【时间序列预测】 MATLAB实现基于WTC+transformer时间序列组合预测模型的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

内容概要：本文档介绍了基于MATLAB实现的WTC（Wavelet Transform Coherence）与Transformer结合的时间序列组合预测模型。该模型旨在提升时间序列预测的准确性，特别是在处理高维数据和复杂时序关系时。通过WTC算法对时间序列的特征进行加权处理，结合Transformer的多层自注意力机制，模型能够更好地捕捉数据中的长期依赖和复杂模式。文档详细描述了项目背景、目标、挑战及解决方案，强调了模型在数据预处理、特征提取、模型构建、训练和预测输出等方面的流程和技术细节。此外，文档还提供了MATLAB代码示例，展示了从数据预处理到模型训练和预测的具体实现步骤。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和时间序列分析的研究人员和工程师。; 使用场景及目标：①金融预测、气象预测、交通流量预测、电力负荷预测、制造业需求预测、健康数据预测、供应链管理和社会经济数据预测等领域的精确预测；②提升时间序列预测的准确性，提供有效的特征加权机制，应对高维数据挑战，提升模型的泛化能力，推动智能决策系统的应用，强化模型的可解释性，优化训练与推理效率。; 其他说明：此资源不仅提供了详细的理论和技术说明，还包括完整的代码示例，便于读者在实践中理解和应用。建议读者在学习过程中结合实际数据进行实验，并根据具体应用场景调整模型参数和特征权重，以达到最佳预测效果。