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雷达卡
MATLAB
实现基于
MRCNN-Transformer
多分辨率卷积神经网络（
MRCNN
）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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在当今信息技术飞速发展的时代，时间序列数据作为描述动态系统演变过程的关键形式，广泛存在于金融市场、气象预测、交通流量分析、工业生产监控及医疗健康等领域。多变量时间序列，因其包含多种相关变量的交互影响和复杂变化规律，成为科学研究和实际应用中极具挑战性的预测问题。传统统计模型如ARIMA和VAR等，在处理线性关系时表现较好，但面对多变量非线性动态系统时往往力不从心，难以捕获变量间的深层次依赖关系及复杂时序模式。
深度学习技术的兴起为时间序列预测注入了强大的动力。尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在提取局部特征和时序依赖上展现出显著优势。近年来，多分辨率卷积神经网络（MRCNN）因其能够在不同尺度上捕获时序信号的多层次特征，获得了学术界和工业界的高度关注。同时，Transformer结构以其全 ...
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