transformer时间序列预测-多变量多步长时间序列预测代码

以下是一个使用 Transformer 模型进行多变量多步长时间序列预测的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 定义 Transformer 模型
def transformer_model(input_shape, output_shape, num_heads, dff, max_seq_len):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = inputs
    x = Dense(64, activation='relu')(x)
    x = Dropout(0.2)(x)

    # 构建多头注意力机制
    query = Dense(dff)(x)
    key = Dense(dff)(x)
    value = Dense(dff)(x)
    attention = tf.keras.layers.Attention()([query, key, value])
    attention = Dropout(0.2)(attention)
    attention = Dense(64, activation='relu')(attention)

    # 堆叠多个 Transformer 块
    for _ in range(num_heads):
        transformer_block = tf.keras.layers.Transformer(
            num_layers=2, d_model=dff, num_heads=8, 
            activation='relu', dropout=0.2
        )
        x = transformer_block(attention)

    # 输出层
    outputs = Dense(output_shape)(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 定义获取数据的函数
def get_data():
    # 生成随机时间序列数据
    data = np.random.rand(100, 4, 10)
    train_data = data[:80]
    val_data = data[80:]
    return train_data, val_data

# 定义训练函数
def train_model(model, train_data, val_data, epochs):
    # 数据标准化
    scaler = StandardScaler()
    train_data = scaler.fit_transform(train_data.reshape(-1, train_data.shape[-1])).reshape(train_data.shape)
    val_data = scaler.transform(val_data.reshape(-1, val_data.shape[-1])).reshape(val_data.shape)

    # 定义优化器和损失函数
    optimizer = Adam(lr=1e-4)
    loss = 'mean_squared_error'

    # 编译模型
    model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss)

    # 定义早停回调函数
    early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

    # 训练模型
    model.fit(train_data, train_data, 
        validation_data=(val_data, val_data), 
        epochs=epochs, 
        callbacks=[early_stopping])

# 获取数据
train_data, val_data = get_data()

# 定义模型参数
input_shape = (train_data.shape[1], train_data.shape[2])
output_shape = train_data.shape[2]
num_heads = 4
dff = 64
max_seq_len = train_data.shape[1]

# 构建 Transformer 模型
model = transformer_model(input_shape, output_shape, num_heads, dff, max_seq_len)

# 训练模型
train_model(model, train_data, val_data, epochs=100)

在这个示例中，我们定义了一个 `transformer_model()` 函数来构建 Transformer 模型。该函数接受输入形状、输出形状、头数、dff、最大序列长度等参数，并返回一个 Keras 模型。在我们的示例中，我们使用该模型进行多变量多步长时间序列预测。

我们还定义了一个 `get_data()` 函数来获取数据。在这个示例中，我们生成了一些随机的时间序列数据，并将其拆分为训练数据和验证数据。

最后，我们定义了一个 `train_model()` 函数来训练模型。在这个函数中，我们对数据进行了标准化，并使用 Adam 优化器和均方误差损失函数编译模型。我们还使用早停回调函数来防止模型过拟合。最终，我们调用 `fit()` 方法来训练模型。