多因素transformer时间序列预测

多因素Transformer（Temporal Fusion Transformer，简称TFT）是一种用于时间序列预测的模型，它具有以下特点：

1. 能够利用丰富的特征：TFT支持三种不同类型的特征。第一种是外生类别/静态变量，也称为时不变特征，它们与时间无关。第二种是具有已知输入到未来的时态数据，仅到目前已知的时态数据。第三种是具有未知输入的未来时态数据。

2. 可以进行区间预测：TFT使用分位数损失函数来生成除了实际预测之外的预测区间。这意味着TFT可以给出一个预测区间，而不仅仅是单个点预测。

3. 支持异构时间序列：TFT允许训练具有不同分布的多个时间序列。模型的设计将处理分为两个部分：局部处理和全局处理。局部处理聚焦于特定事件的特征，而全局处理记录了所有时间序列的一般特征。

4. 具有可解释性：TFT的核心是基于Transformer的架构。该模型引入了多头注意力机制，使得在需要解释模型时可以提供关于特征重要性的额外信息。这让我们能够了解哪些特征对于预测的重要程度。

除了TFT，还有其他性能良好的DNN模型，如Multi-Horizon Quantile Recurrent Forecaster（MQRNN）。然而，MQRNN没有提供关于特征重要程度的指导，而TFT则可以提供这方面的解释。

所以，多因素Transformer（TFT）是一种能够处理多个特征和异构时间序列的模型，具有可解释性和区间预测能力的时间序列预测方法。

相关问题

transformer时间序列预测的input

在Transformer模型中，时间序列预测的输入通常需要进行归一化处理。输入数据的维度会发生变化，从一个维度（例如15）变为另一个维度（例如512）。在一些时间序列预测项目中，还会考虑日期因素的影响，如星期、月份、节假日等，但在本文中只考虑位置编码。具体的输入计算过程可以参考Informer论文链接中的图示。[1]

在时间序列预测任务中，为了得到未来时刻的预测结果，通常需要使用前一时刻的数据作为输入。例如，在预测第三个时刻的数据时，输入会包括前两个时刻的数据。为了得到预测结果，Decoder的输出应该是一个与Decoder输入大小一致的tensor。为了得到特定时刻的解码输出，只会取Decoder输出的最后一个向量，并将其喂入到分类器中进行分类。类似地，在预测多个未来时刻的数据时，需要使用前几个时刻的数据作为输入。[2]

需要注意的是，以上是对Transformer模型在时间序列预测中的一般流程的描述，具体的输入形式可能会因项目而异。如果想要更深入了解Transformer模型在时间序列预测中的应用，可以参考作者提供的盾构机掘进参数预测项目的说明。[3]

transformer时间序列预测北京天气

对于预测北京天气这样的时间序列问题，可以按照以下步骤使用Transformer模型进行建模和预测：

1. 数据收集：收集历史的北京天气数据，包括日期和天气情况（如温度、湿度、风力等）。可以从公开的气象数据源或者天气预报网站获取。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括去除异常值、填充缺失值、平滑处理等。确保数据具有一定的时间顺序，并将其转换为模型可以理解的特征表示形式。

3. 数据集划分：将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常可以使用较早的时间段作为训练集，中间时间段作为验证集，最近的时间段作为测试集。

4. 特征工程：对天气数据进行特征工程，将日期等非数值特征转换为数值特征，并进行归一化或标准化处理。

5. 模型构建：使用Transformer模型构建时间序列预测模型。可以使用编码器-解码器结构，其中编码器用于学习历史天气数据的表示，解码器用于生成未来的天气预测序列。

6. 模型训练：使用训练集对Transformer模型进行训练。通过最小化适当的损失函数（如均方误差）来优化模型参数，使其能够更好地拟合训练数据。

7. 模型评估：使用验证集对训练好的模型进行评估，计算预测结果与真实值之间的误差指标（如均方根误差、平均绝对误差等），以衡量模型的性能。

8. 模型预测：使用测试集对模型进行预测，并评估预测结果的准确性。可以将预测结果与真实值进行比较，并使用可视化方法（如绘制真实值和预测值的曲线）来分析模型的表现。

需要注意的是，天气预测是一个复杂的时间序列问题，涉及到各种因素的影响。除了使用Transformer模型，还可以考虑其他技术手段，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，以提高预测的准确性。另外，选择合适的特征和合理的模型参数也是非常重要的。