MATLAB
实现基于
VGF-Transformer
变量门控融合机制(
VGF)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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随着智能化和自动化技术的不断发展,多变量时间序列数据预测已经成为现代社会中许多领域的核心问题。特别是在金融、能源、交通、健康和气象等领域,时间序列预测被广泛应用于趋势分析、异常检测和决策支持等任务。传统的时间序列预测方法大多基于统计学方法,如ARIMA、GARCH模型等,但这些方法常常无法处理复杂的非线性关系和大规模的多维数据。在这种背景下,基于深度学习的方法逐渐崭露头角,尤其是Transformer模型,它凭借其强大的建模能力和优异的性能,成为了序列建模的热门选择。
然而,尽管Transformer在单一序列建模中表现出色,但当处理多变量时间序列时,Transformer的直接应用面临着变量间相互依赖关系复杂、信息融合不充分等问题。因此,如何结合Transformer模型有效地融合和建模多个变量的信息,成为了一个重要 ...


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