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雷达卡
Python
实现CNN-Transformer
卷积神经网络（
CNN）结合Transformer
编码器进行多变量回归预测的详细项目实例
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在当前数据驱动的科学研究与实际工程应用中，多变量回归预测模型的重要性日益凸显。随着大规模传感器数据、物联网设备数据以及多模态复杂系统数据的激增，仅依赖传统的统计学习方法与简单深度学习模型越来越难以充分挖掘深入的时空特征关联和非线性规律。复杂工业系统、生命科学测序、生物医药、多维财务管理、气象观测与预测等领域高度依赖对大量变量的复杂关系建模。实际工作中存在高维度、多变量、长序列数据，变量间关联多变，时序/空间关系复杂、噪声高甚至存在异常值，极大地提升了对模型能力和泛化性能的要求。
近年来，深度学习技术的发展为多变量回归预测提供了新的变革机会。卷积神经网络（CNN）因其局部感知和参数共享机制，在特征抽取上表现突出，尤其适用于提取时间序列局部模式和空间数据的局部相关性。而Transformer模型则依赖自注意 ...
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