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雷达卡
MATLAB
实现基于
MAML-Transformer
模型无关元学习方法（
MAML
）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
在现代数据驱动的应用场景中，多变量时间序列预测已经成为诸多领域的核心问题之一。无论是在金融市场的股票价格预测、智能制造中的设备状态监测，还是气象预报与交通流量分析，准确的多变量时间序列预测都直接关系到决策的质量和效率。传统的时间序列预测方法往往依赖于历史数据的统计规律，难以适应非平稳、多变的环境，且难以捕捉不同变量之间复杂的时序依赖关系。随着深度学习技术的发展，基于循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等模型的多变量时间序列预测方法得到了广泛关注，但这些方法在面对任务转移和数据稀缺时，泛化能力仍然不足。
元学习（Meta-Learning）作为一种“学习如何学习”的方法，提供了一种解决模型快速适应新任务的有效途径。模型无关元学习（Model-Agnostic Meta-Learning, MAML）通过在多个任务上进行训练，使模型能够通过少量梯度更新快速适应新任务，极大提升了模型在少样本环境中的表现 ...
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