[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于TimesNet-Transformer 多尺度卷积时序网络（TimesNet）结合 Transformer 编码器进行 ... [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-9-30 08:35:50 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
TimesNet-Transformer
多尺度卷积时序网络（
TimesNet
）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是现代数据分析和人工智能领域中的重要课题，涵盖金融市场分析、气象预测、工业生产监控、智能交通管理等诸多应用场景。时间序列数据因其时间依赖性和复杂的动态变化模式而具备极高的研究价值。传统的预测模型如ARIMA、VAR等在处理线性时间序列方面表现尚可，但面对现实中高度非线性、多尺度、多变量交互影响的复杂时序数据，性能明显受限。近年来，深度学习技术特别是基于注意力机制的Transformer模型，因其优秀的并行计算能力和捕捉长距离依赖的特性，成为时间序列预测领域的研究热点。然而，Transformer模型在处理时间序列数据时也存在挑战，比如局部时序特征捕捉不足以及计算复杂度较高等问题。TimesNet作为一种结合多尺度卷积网络与Transformer编码器的新型架构，通过引入多尺度卷 ...