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雷达卡
MATLAB
实现基于
LSTM-AE-Transformer
自编码器式长短期记忆网络（
LSTM-AE
）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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在当今信息技术高速发展的时代，多变量时间序列数据在金融、工业控制、气象预测、智能交通和医疗健康等领域大量涌现。这些时间序列通常包含多个相互影响的变量，数据规模庞大且动态复杂，捕捉其内在规律并进行准确预测成为数据科学和人工智能领域的重要研究课题。传统的时间序列预测方法多基于线性模型，如自回归移动平均模型（ARMA）、向量自回归模型（VAR）等，难以有效捕捉非线性特征及变量间复杂的时序依赖性，限制了预测的准确度和鲁棒性。
深度学习的发展，尤其是循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），极大提升了时间序列建模的能力。LSTM能够通过门控机制解决长序列中的梯度消失问题，有效捕获时间序列中的长期依赖。然而，单纯使用LSTM在处理多变量高维数据时，模型容量和训练效率存在瓶颈，且难以充分利用 ...
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