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雷达卡
MATLAB
实现基于
InceptionTime-Transformer Inception
时间网络（
InceptionTime
）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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GUI设计和代码详解）
多变量时间序列预测作为数据科学和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、工业设备维护、气象预测、能源管理、交通流量监控等众多实际场景。随着数据量的不断增加和数据复杂性的提升，传统的时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑法等在捕捉多变量之间复杂的时序依赖关系和非线性动态变化方面显得力不从心。近年来，深度学习技术因其强大的特征提取和时序建模能力，成为多变量时间序列预测的重要工具。尤其是卷积神经网络（CNN）与注意力机制（Transformer）的结合，极大提升了模型的预测性能和泛化能力。
InceptionTime是针对时间序列设计的深度卷积网络结构，其通过多尺度卷积核同时提取不同时间尺度的特征，有效捕捉时间序列的多样性和复杂性。相比传统单尺度卷积，Ince ...
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