roueou1. 项目概述：当N-BEATS遇上Transformer
去年在电力负荷预测项目中，我尝试将N-BEATS的残差结构与Transformer编码器结合，意外发现这种混合架构对多变量时间序列的预测效果显著优于单一模型。这个MATLAB实现方案后来成为我们团队的标配工具，今天就把完整实现过程（含GUI设计）拆解给大家。
N-BEATS作为纯MLP架构的预测模型，其双重残差结构和可解释性设计令人印象深刻，但在处理多变量时序数据时，对变量间交互关系的捕捉能力有限。而Transformer的自注意力机制恰好擅长建立远距离依赖关系。二者的结合就像给预测模型装上了"显微镜+望远镜"——既能通过残差堆叠捕捉局部模式，又能利用注意力机制建立全局关联。
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2. 核心架构设计解析
2.1 N-BEATS残差结构改造
原始N-BEATS的基础块包含前向网络和反向网络两部分，我们对其进行了三项关键改进：
- 变量感知的残差连接：
matlab复制function [forecast, backcast] = basic_block(input, num_layers)
% 输入维度：[batch_size, lookback, num_variables]
h = input;
for i = 1:num_layers
h = relu(dense(h, 256)); % 全连接层维度扩大以容纳多变量信息
end
forecast = dense(h, size(input,3)); % 输出保持与变量数一致
backcast = dense(h, size(input,3));
end
-
多变量交叉处理：
在堆叠基础块时，我们引入跨变量注意力机制。具体做法是在每两个基础块之间添加一个轻量级的注意力层，计算复杂度控制在O(N^2)以内。 -
分层输出融合：
不同堆叠层的输出会通过可学习的权重进行融合，这种设计借鉴了DenseNet的思想，使得模型可以综合利用不同时间尺度的特征。
2.2 Transformer编码器适配
Transformer部分我们做了针对性调整：
- 时序位置编码改造：
matlab复制function pos = get_position_encoding(len, d_model)
position = (0:len-1)';
div_term = exp((0:2:floor(d_model/2)-1) * -(log(10000.0)/d_model));
pos = zeros(len, d_model);
pos(:,1:2:end) = sin(position * div_term);
pos(:,2:2:end) = cos(position * div_term);
pos = repmat(pos, [1 1 size(input,3)]); % 扩展到多变量维度
end
-
变量注意力掩码：
为防止变量间信息泄露，我们设计了上三角掩码矩阵，确保每个变量只能关注到自身的历史信息。 -
多头注意力优化：
将头数设置为变量数量的约数（如4变量用2头），使每个头可以专注于特定的变量组合。