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雷达卡
Matlab
实现Transformer-BiLSTM
多变量时间序列预测的详细项目实例
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在过去的几十年里，时间序列预测作为一个重要的研究方向，已经被广泛应用于多个领域，如金融市场预测、能源消耗预测、天气预报等。随着人工智能技术和大数据的迅猛发展，时间序列预测任务变得更加复杂，尤其是对于多变量时间序列数据的处理。在此背景下，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）等，虽然在某些领域取得了一定的成功，但在面对复杂的、多维度的时序数据时，表现往往有限。因此，如何设计更加精准、有效的多变量时间序列预测模型，成为了学术界和工业界研究的重点。
近年来，基于深度学习的时间序列预测方法引起了广泛关注。Transformer模型作为一种强大的序列建模方法，已经在自然语言处理等领域取得了显著成绩。Transformer模型在处理长序列时展现出了极大的优势，尤其是在捕捉长距离依赖关系方面。而BiLSTM（双向长短期记忆网络）作为一种深度学习的循环神经网络（RNN），也 ...
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