[实际应用] MATLAB实现基于WT-Transformer 小波变换预处理（WT）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含完 ... [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-8-14 08:28:22 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
WT-Transformer
小波变换预处理（
WT）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时间序列预测是现代数据科学和工业应用中的核心问题，广泛存在于金融市场分析、气象预报、能源消耗预测、交通流量监测和医疗健康等领域。随着数据采集技术的进步，时间序列数据的维度和规模呈爆炸式增长，如何有效利用多源多维数据进行准确的未来趋势预测，成为科研与工程领域的重要挑战。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、指数平滑法和传统神经网络模型，因其线性假设或局限于局部模式学习，难以处理复杂非线性、多尺度和长时依赖的序列数据。
近年来，深度学习方法，特别是基于注意力机制的Transformer模型，在序列建模方面展示出强大的能力。Transformer通过自注意力机制捕捉全局时序依赖关系，克服了传统递归神经网络（RNN）在长序列中的梯度消失问题，成为时序预测的重要技术路径。然而，原生Transformer在处理高频噪声和非平稳信号时仍存在挑战，且对多变量之间的复杂关联捕获能力有待提升。
小波变换（Wavelet Transform ...