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MATLAB
实现基于
SALoss-Transformer
稀疏注意力损失函数（
Sparse Attention Loss
）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作为机器学习与数据科学中的重要研究方向，在金融市场分析、气象预测、工业生产监控、医疗健康管理等领域均发挥着关键作用。传统的时间序列预测方法多基于线性模型，如ARIMA、VAR等，这些方法在处理非线性关系和长时依赖方面存在天然局限。近年来，深度学习技术特别是Transformer架构的引入，极大地推动了时间序列预测的研究发展。Transformer通过自注意力机制，能够捕获序列中的长距离依赖关系，突破了传统循环神经网络在梯度消失问题上的不足，极大提升了模型的预测性能。
然而，Transformer的标准全注意力机制存在计算复杂度高、内存需求大的问题，尤其在处理长序列时，计算资源消耗显著，限制了其实用性和推广。为此，稀疏注意力（Sparse Attention ...

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关键词：Attention transform matlab实现 Former MATLAB