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]