[学科前沿] 项目介绍 Matlab实现Transformer-LSTM时间序列预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-11-11 07:32:07 |AI写论文

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Matlab
实现Transformer-LSTM
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）
在现代数据分析中，时间序列预测成为了一个至关重要的研究方向。无论是金融市场的股价预测、气象数据的气温变化预测，还是生产线中的设备故障预警，时间序列数据的准确预测都对于做出合理决策起着至关重要的作用。时间序列预测的挑战不仅仅来自于数据的变化趋势，还包括数据的非线性关系、长期依赖关系和周期性波动等特点。因此，如何有效地从时间序列数据中提取有用信息，并对未来的数据进行准确的预测，一直是学术界和工业界的重要研究课题。
传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）等，虽然在一定程度上能够处理时间序列数据，但它们对于复杂的非线性关系和长时间依赖的建模能力较差。随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的模型逐渐成为了时间序列预测的主流方法。特别是Transformer和LSTM（长短期记忆网络）在处理时间序列数据方面，表现出了卓越的性能。
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