[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于Crossformer-Transformer 跨变量注意力增强模型（Crossformer）结合 Transforme ... [推广有奖]

0关注
1粉丝

已卖：49份资源

硕士生

16%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1311 个
通用积分: 242.0124
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 725 点
帖子: 33
精华: 0
在线时间: 235 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2026-2-7

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-10-14 07:12:28 |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
Crossformer-Transformer
跨变量注意力增强模型（
Crossformer
）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科学与人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等诸多实际场景。时间序列数据本质上是带有时序依赖关系的数据序列，当数据涉及多个变量时，不同变量之间的相互影响、依赖关系以及动态变化复杂度显著增加，传统单变量预测方法难以满足实际需求。随着深度学习技术的飞速发展，尤其是Transformer模型在自然语言处理领域的成功，其自注意力机制能够有效捕捉长距离依赖关系，为时间序列分析带来了新的思路。针对多变量时间序列，单纯依靠传统Transformer难以充分捕获跨变量的复杂交互关系，因而出现了专门设计的跨变量注意力机制——Crossformer。Crossformer通过设计跨变量的自注意力模块，增强了变量间信息的互通和 ...