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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-Transformer
卷积神经网络（
CNN）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在现代科学与工程领域中扮演着至关重要的角色。无论是在金融市场的股票价格预测、气象数据的天气预报、能源系统的负载预测，还是医疗领域的患者生命体征监测，准确把握时间序列的动态变化规律对于辅助决策和资源优化具有深远影响。传统的时间序列预测方法，如ARIMA和VAR模型，依赖于线性假设和固定的模型结构，难以有效捕捉多变量数据中复杂的非线性关系和时序依赖性。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）被广泛应用于时间序列分析，但这些方法在处理长序列依赖和全局信息提取时存在一定局限。
Transformer模型，最初由自然语言处理领域提出，以其自注意力机制成功解决了长距离依赖问题，具备并行计算优势，极大提升了序列建模的灵活性和效果。将Transformer编码器与CNN结合，能够充分利用CNN在 ...
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