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雷达卡
MATLAB
实现基于
DCNN-Transformer
膨胀卷积神经网络（
DCNN
）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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随着现代工业、金融、气象、医疗等领域中多变量时间序列数据的快速增长，如何准确预测未来时刻的数据变化成为数据科学与人工智能研究的热点。多变量时间序列不仅包含时间上的动态演变，还蕴含多个变量之间复杂的相互关系。传统的时间序列预测方法如ARIMA、VAR等基于线性假设，难以捕捉数据中的非线性模式和长距离依赖，且对高维复杂数据表现有限。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）被广泛用于时间序列分析，但RNN在捕捉长序列依赖时存在梯度消失问题，CNN虽能提取局部特征，但难以有效表达时间序列中的全局信息。
近年来，膨胀卷积神经网络（Dilated CNN, DCNN）因其在扩大感受野的同时保持参数量不变，成为提升序列建模能力的重要工具。DCNN通过膨胀率调节卷积核间距，能有效捕获长距离依赖，同时保持计算 ...
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