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雷达卡
Matlab
实现CNN-Transformer
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）
随着现代社会的快速发展，各种各样的时间序列数据（例如股票价格、气象数据、传感器数据等）日益成为关键决策支持的基础。时间序列预测是预测未来事件的重要方法之一，在金融、医疗、交通等领域具有广泛的应用。近年来，深度学习技术在时间序列预测中展现出了极大的潜力，尤其是卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）模型，它们能够处理不同的时间序列特征，并有效地进行预测。
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）、ARMA和ARIMA等，虽然在某些特定问题上表现不错，但它们常常无法处理大规模、高
维度、复杂模式的时间序列数据。深度学习，尤其是CNN和Transformer模型，具有强大的特征提取能力和建模复杂关系的能力，因此它们能够在处理复杂时间序列时取得更好的效果。
CNN被广泛用于图像处理领域，但由于其强大的局部特征提取能力，近年也开始被应用于时间序列数据的建模中。CN ...
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