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雷达卡
Matlab
基于Transformer-GRU
多变量时间序列多步预测的详细项目实例
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随着大数据和人工智能技术的迅速发展，时间序列数据在各个领域中的应用变得越来越广泛。时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，广泛出现在金融市场、气象预报、工业生产、交通流量、能源消耗等领域。对于这类数据的分析，传统的线性回归、ARIMA（自回归积分滑动平均）等方法虽然具有一定的效果，但它们往往难以应对复杂的非线性关系和长期依赖的问题。近年来，深度学习特别是基于神经网络的模型在时间序列预测任务中取得了显著的进展。尤其是基于Transformer的架构，由于其强大的序列建模能力，已成为处理时序数据的研究热点。
Transformer模型最初由Vaswani等人提出，旨在解决自然语言处理中的长序列建模问题。Transformer通过自注意力机制（self-attention）能够有效捕捉输入序列中的远程依赖关系，相比传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），其并行计算能力显 ...
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