transformer如何进行时间序列预测

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型，可以用于时间序列预测。它可以通过对时间序列数据进行编码和解码，来预测未来的数据。具体来说，Transformer 可以将时间序列数据转换为一系列向量表示，然后使用这些向量来预测未来的数据。在编码器中，Transformer 使用多头自注意力机制来捕捉序列中的长期依赖关系。在解码器中，Transformer 使用自注意力机制和编码器-解码器注意力机制来生成预测值。通过这种方式，Transformer 可以有效地处理时间序列数据，并取得良好的预测效果。