[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于ST-GCN-Transformer 空间时间图卷积网络（ST-GCN）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测 [推广有奖]

0关注
0粉丝

已卖：27份资源

本科生

49%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1152 个
通用积分: 114.9025
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 480 点
帖子: 20
精华: 0
在线时间: 182 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2025-12-19

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-9-29 07:24:19 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

MATLAB
实现基于
ST-GCN-Transformer
空间时间图卷积网络（
ST-GCN
）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）
随着物联网、大数据和人工智能技术的迅速发展，多变量时间序列数据在工业、金融、气象、医疗等领域变得极其重要。多变量时间序列数据不仅包含了时间维度上的动态变化，还存在着变量之间复杂的空间依赖关系。例如，交通网络中的各个路口车流量变化受邻近路口影响，气象数据中各个测站的气温湿度变化存在空间关联。这种复杂的时空依赖关系使得传统的时间序列预测方法难以有效捕捉数据中的隐藏模式，导致预测精度不佳。
传统时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑、LSTM等，主要关注时间序列的时间依赖特性，往往忽略了变量之间的空间依赖结构，无法充分挖掘空间信息对预测结果的辅助作用。图神经网络（GNN）作为处理图结构数据的强大工具，尤其是空间时间图卷积网络（ST-GCN），在时空依赖建模中表现出显著优势。ST-GCN通过构建图结构表示变量之 ...