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MATLAB
实现基于
PSL-Transformer
预训练与微调策略（
Pretrain-Stage Learning
）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在现代数据驱动决策中占据核心地位，广泛应用于金融市场、气象预报、工业监控、医疗健康及智能交通等多个领域。随着传感器网络和物联网技术的快速发展，数据采集的频率和维度大幅增加，带来了海量复杂的多变量时间序列数据。这类数据不仅具有时间依赖性，还包含多个相互影响的变量，使得传统的单变量预测模型和简单统计方法难以捕捉隐藏的复杂动态关系，预测精度和鲁棒性受到严重限制。因而，设计有效的多变量时间序列预测模型成为科研和工业界的重大挑战。
近年来，深度学习技术，尤其是基于自注意力机制的Transformer模型，因其在捕获长距离依赖和复杂交互方面的卓越表现，逐渐成为时间序列预测领域的研究热点。Transformer摒弃了传统循环神经网络对时间步的顺序依赖，采用多头自注意力机制， ...

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关键词：transform Learning matlab实现 earning Former