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MATLAB
实现基于
CL-Transformer
课程学习策略（
Curriculum Learning, CL
）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在现代数据科学与工程领域中扮演着至关重要的角色。随着传感器技术、物联网、金融市场、气象监测等领域数据采集能力的飞速提升，如何精准、高效地利用大量历史多变量数据进行未来趋势预测，已成为学术界和工业界亟需解决的关键问题。时间序列预测的难点不仅在于对时间动态变化规律的捕捉，还在于多个变量间复杂的交互关系以及非线性依赖性的有效建模。
传统方法如ARIMA和VAR模型，虽然在某些场景下表现良好，但在处理高维多变量、非线性和长序列依赖时，往往力不从心。近年来，基于深度学习的模型，尤其是Transformer架构，因其优秀的并行处理能力和长距离依赖建模优势，逐渐成为时间序列预测的热门方向。然而，Transformer模型参数众多且训练复杂，对训练数据和训练策略的依赖较强，尤其是在实际多变量时间序列中，数据噪声多、规律隐蔽，导致模型难以稳定高效地收敛。
课程学习策略（Curricu ...

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关键词：curriculum transform matlab实现 Learning earning