[实际应用] MATLAB实现基于DP-Transformer 双路径结构（DP）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的 ... [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-8-16 09:49:03 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
DP-Transformer
双路径结构（
DP）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机器学习和数据科学中的一个重要应用领域，它涉及到对多个时间序列数据的预测，并且能够为许多现实问题提供有效的解决方案。随着技术的不断发展，传统的时间序列预测方法（如ARIMA、SVM等）逐渐显示出局限性，尤其在面对非线性、复杂模式和大规模数据时，难以提供高准确度的预测。近年来，深度学习技术的迅速发展为多变量时间序列预测提供了新的解决路径，尤其是Transformer结构因其高效的建模能力、长程依赖关系的捕捉能力以及优异的并行计算优势，成为了研究者和工程师的首选方法之一。
然而，传统的Transformer模型依赖于单一的编码器-解码器架构，通常只能对单一输入进行建模，且对于多维度、多变量的数据表现略显不足。为了更好地利用多变量数据进行预测，设计一种结合多路径结构的Transformer网络成为了一个值得探索的方向。DP-Transformer（双路径Transformer）作为一种创新的架构，在传统Transf ...