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雷达卡
MATLAB
实现基于
VS-LSTM-Transformer
变量专用长短期记忆网络（
VS-LSTM
）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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多变量时间序列预测作为数据科学和人工智能领域的核心任务，广泛应用于金融市场分析、气象预报、能源管理、工业自动化等多个关键领域。传统的时间序列预测方法如ARIMA、SVR等在处理单变量数据时表现尚可，但面对多变量数据的复杂动态交互和非线性关系时，表现明显不足。随着深度学习的发展，基于递归神经网络（RNN）的长短期记忆网络（LSTM）因其在捕捉序列长期依赖上的卓越能力，成为时间序列预测领域的主流技术之一。然而，经典LSTM在多变量时间序列预测中仍面临变量间差异性处理不足、特征交互弱化等问题，导致预测精度受限。
为提升多变量时间序列预测的性能，变量专用长短期记忆网络（VS-LSTM）应运而生。VS-LSTM通过为每个变量设计专属的LSTM单元，能有效捕捉变量自身的动态特征，同时避免不同变量间的信息混淆 ...
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