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雷达卡
Matlab
实现POD-Transformer
本征正交分解数据降维融合
Transformer
多变量回归预测的详细项目实例
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近年来，随着大数据技术的发展，如何从海量的多维数据中提取有效信息，成为了研究的热点问题。在科学研究、工业制造、环境监测等领域，数据的维度通常非常高，且数据之间往往存在高度的相关性。传统的降维方法，例如主成分分析（PCA）、典型相关分析（CCA）等，虽能有效减少数据维度，但往往忽略了数据的时序性、非线性关系以及复杂的空间结构特征。在此背景下，POD（Proper Orthogonal Decomposition）作为一种有效的降维方法，常用于处理高维数据，
尤其是在流体力学和工程仿真中具有广泛应用。POD能够通过提取数据中的主要特征，减少冗余信息，从而使得数据的处理更加高效。
然而，传统的POD降维方法在处理复杂数据时存在局限性，尤其是在处理多变量、多尺度、高维数据时。为了解决这一问题，近年来深度学习模型，尤其是Transformer模型在处理时 ...
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