【时间序列预测】 MATLAB 实现基于Transformer模型进行时间序列预测模型的项目详细实例（含模型描述及示例代码）

内容概要：本文档详细介绍了一个基于 MATLAB 实现的 Transformer 模型用于时间序列预测的项目。随着信息技术的发展，时间序列数据在多个行业中变得至关重要，但传统预测方法如 ARIMA 和 LSTM 存在处理长时依赖性和非线性关系的局限性。为此，本项目引入了 Transformer 模型，通过其自注意力机制有效解决了这些问题。项目目标包括设计基于 Transformer 的时间序列预测模型，解决长时依赖问题，提升训练效率，并探索其在金融、气象、能源等多领域的应用。项目面临的挑战包括时间序列数据的特性处理、长时依赖建模、数据预处理、超参数调整和计算资源消耗。项目特点与创新之处在于引入 Transformer 架构、优化时间序列特性、高效并行计算以及多领域应用。此外，文档还提供了模型架构和代码示例，展示了如何绘制预测结果与真实值的对比图。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、数据科学家、工程师，尤其是有一定编程基础和技术背景的人士。 使用场景及目标：①理解和掌握基于 Transformer 的时间序列预测方法；②解决传统方法在处理长时依赖性和复杂非线性关系时的局限性；③应用于金融、气象、能源等多个实际场景，提高预测精度和效率。 其他说明：阅读时应重点关注 Transformer 模型的设计思路、时间序列特性的优化方法及代码实现细节，结合实际数据进行实验和验证，以充分理解模型的工作原理和应用场景。