超级创新思路：基于元学习MTGCN-Attention-Transformer的时间序列预测模型（Python\matlab实现）

首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！需要完整代码可私信或评论！

本方案可用于医疗、金融、交通、零售、光伏功率预测、故障检测等领域！

目录

首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！需要完整代码可私信或评论！

本方案可用于医疗、金融、交通、零售、光伏功率预测、故障检测等领域！

一、项目背景

二、模型整体架构（本文以光伏功率预测为例）

2. 工作流程

三、核心组件与原理

1. 元学习特征提取器（MAML框架改进）

2. MTGCN结构设计

3. 时空注意力融合器

四、模型训练与仿真

1. 训练配置

2. 仿真结果（ETTh1数据集）

预测性能对比

五、创新点总结

六、完整代码结构

Python版本

MATLAB版本

 需要完整代码可私信或评论！

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一、项目背景

时间序列预测在能源管理、金融分析、工业控制等领域具有重要应用价值。传统方法面临三大挑战：

1. ​多尺度特征捕获：电力负荷、股票价格等数据同时包含分钟级波动和季节周期性
2. ​小样本适应：新场景下可用数据量有限（如新建工厂的初期运行数据）
3. ​时空耦合性：时间序列常伴随空间关联（如多传感器网络数据）

本方案提出融合元学习与多尺度特征的创新模型，核心创新点包括：

• MTGCN（多时间粒度图卷积网络）
• 元学习驱动的参数初始化框架
• 时-空注意力融合机制

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二、模型整体架构（本文以光伏功率预测为例）

2. 工作流程

1. 元学习器从支持集提取先验知识
2. 多分支GCN捕获不同时间粒度特征
3. 注意力机制动态融合时空特征
4. Transformer完成序列到序列预测

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三、核心组件与原理

1. 元学习特征提取器（MAML框架改进）

作用：实现跨任务的快速适应
原理：

Python实现：

python

class MetaLearner(nn.Module):
    def __init__(self, base_model):
        super().__init__()
        self.base_model = base_model
        
    def forward(self, support_set):
        fast_weights = OrderedDict(self.base_model.named_parameters())
        for _ in range(adapt_steps):
            loss = self.base_model(support_set)
            grads = torch.autograd.grad(loss, fast_weights.values())
            fast_weights = {name: param - lr*grad 
                          for (name,param),grad in zip(fast_weights.items(),grads)}
        return fast_weights

MATLAB实现&