[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于DIFS-Transformer 差分序列建模（DIFS）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-9-20 08:27:10 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
DIFS-Transformer
差分序列建模（
DIFS
）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
多变量时间序列预测是现代数据科学和人工智能领域的重要研究方向，涵盖金融市场分析、气象预报、智能制造、能源管理等诸多应用场景。随着传感器网络和信息技术的高速发展，产生了大量具有复杂动态特性的多变量时间序列数据。如何有效地捕获这些数据中的时序依赖关系和变量间的复杂交互，成为提升预测精度的关键。传统统计方法如ARIMA、VAR等在处理线性关系时表现良好，但在面对非线性、长时依赖和多变量复杂耦合时，往往力不从心。近年来，深度学习方法，尤其是基于注意力机制的Transformer模型，以其卓越的序列建模能力，成为时间序列预测领域的新宠。
然而，直接将Transformer应用于时间序列预测存在两个主要问题：一是传统Transformer架构对长序列的计算资源需求较高，二是时间序列数据的差分序列特性（即序列中变化趋势的信息）未被 ...