深度学习 Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

内容概要：本文详细介绍了使用Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测的项目实例。项目旨在应对传统回归模型难以捕捉复杂非线性关系和时序依赖的问题，通过结合CNN和Transformer模型的优势，设计了一个能够自动提取特征、捕捉长时间依赖关系的混合架构。该模型在处理多维度输入和复杂时序数据方面表现出色，适用于金融市场预测、气候变化建模、交通流量预测、智能制造和医疗健康预测等多个领域。文中还列举了项目面临的挑战，如数据预处理复杂性、高计算开销、模型调优难度等，并给出了详细的模型架构及代码示例，包括数据预处理、卷积层、Transformer层、全连接层和输出层的设计与实现。; 适合人群：对深度学习、时间序列预测感兴趣的科研人员、高校学生以及有一定编程基础的数据科学家。; 使用场景及目标：①适用于金融市场预测、气候变化建模、交通流量预测、智能制造和医疗健康预测等多领域的时间序列回归预测任务；②通过结合CNN和Transformer模型，实现自动特征提取、捕捉长时间依赖关系，增强回归性能和提高泛化能力。; 其他说明：此项目不仅提供了详细的模型架构和代码示例，还强调了项目实施过程中可能遇到的挑战及解决方案，有助于读者深入理解模型的工作原理并在实际应用中进行优化。