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雷达卡
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Matlab实现CNN-Transformer多变量时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 4
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图设计（plaintext代码块） 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 7
项目部署与应用 8
项目扩展 11
项目应该注意事项 12
项目未来改进方向 12
程序设计思路和具体代码实现 13
第一阶段：环境准备 13
数据准备 14
第二阶段：设计算法 15
第三阶段：构建模型 16
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 17
第五阶段：精美GUI界面 18
第六阶段：防止过拟合 21
超参数调整（交叉验证） 23
增加数据集 23
优化超参数 24
完整代码整合封装 25
时间序列预测是许多领域中常见的一项任务，广泛应用于金融、气象、医疗、能源等多个行业。随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的传统方法如线性
回归、ARIMA模型等已无法满足现代复杂系统的需求。为了提高时间序列预测的准确性与鲁棒性，深度学习方法成为了研究的热点。尤其是在多变量时间序列预测问题中，不仅要考虑每个变量的历史信息，还需要捕捉变量之间的相互关系。为了实现这一目标，CNN（卷积神经网络）和Transformer（自注意力机制）被提出并结合使用，作为提高多变量时间序列预测性能的潜力工具。
CNN在图像处理中的成功应用促使其被引入到序列数据的处理上，特别是其能够捕捉局部特征的能力。对于时间序列数据，CNN能够通过卷积层自动学习输入数据中的局部特征，并且能够通过深层网络抽象出更复杂的模式。然而，CNN主要擅长局部特征提取，且在处理长距离依赖关系时存在一定局限性。
Transformer模型最早由Vaswani等人提出，基于自注意力机制（Self-Attention）来建模输入序列中的长距离 ...
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