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MATLAB
实现基于
VSAS-Transformer
变量特化结构搜索（
Variable-Specific Architecture Search
）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和机器学习领域的重要分支，广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、交通流量预测和能源管理等诸多领域。随着数据采集技术的进步，实际应用中往往面临大量、高维且结构复杂的时间序列数据。传统的预测模型多采用固定结构，难以适应不同变量之间复杂的依赖关系和多样化的时序动态变化，导致预测效果受到限制。近年来，基于Transformer的架构因其强大的序列建模能力和自注意力机制，被广泛应用于自然语言处理和时间序列分析领域。Transformer能够捕获远距离依赖，解决传统RNN类模型在长序列上的梯度消失问题，显著提升预测精度。
然而，Transformer模型通常设计为通用架构，对所有变量采用统一的结构，忽略了多变量时间序列中各变量间特性和重要性的差异性。针对这一不足，变量特化结构搜索（Variable-Specific Arch ...

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关键词：Architecture Architect transform Variable Specific