[实际应用] MATLAB实现基于ResidualTrend-Transformer 线性残差趋势模型（ResidualTrend）结合 Transformer 编 ... [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-8-16 10:34:59 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
ResidualTrend-Transformer
线性残差趋势模型（
ResidualTrend
）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作为数据科学与机器学习领域的一个核心任务，广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、交通流量预测等众多实际场景。随着数据维度和复杂度的不断增加，传统的时间序列模型如ARIMA、VAR等，已难以满足高维、多变量数据中的复杂非线性关系捕捉和长期依赖特征挖掘需求。近年来，基于深度学习的模型，尤其是Transformer结构，因其强大的全局依赖建模能力和并行计算优势，成为多变量时间序列预测的研究热点。然而，Transformer模型在时间序列预测领域仍面临趋势建模不足、线性成分捕捉不够精准等挑战。
ResidualTrend-Transformer模型应运而生，旨在通过引入线性残差趋势模块来补偿Transformer编码器在捕捉时间序列中线性趋势成分的不足，从而实现对多变量时间序列的精准预测。该模型将时间序列分解为线性趋势成分和非线性残差成分，线性趋势通过残差趋势模 ...