transformer 时间序列预测 和 风速预测 的相关性

引用: 根据时间序列预测的原理，我们可以使用Transformer模型进行时间序列预测。在预测过程中，我们可以使用单步滚动预测的方法，即每次只预测下一个时间步的数值。这种方法通过提取序列之间的关系来预测未来的数值。

引用: 在之前的文章中，我们介绍了如何使用图神经网络（GNN）进行多变量输入多变量输出的时间序列预测。Transformer模型也可以用于此任务，因为它也能够学习到序列之间的关系。所以，Transformer模型可以用于风速预测的时间序列预测问题。

综上所述，Transformer模型可以用于时间序列预测，包括风速预测。它通过学习序列之间的关系来预测未来的数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PyTorch中实现LSTM多步长时间序列预测的几种方法总结（负荷预测）](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/124943601)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch搭建GNN-LSTM和LSTM-GNN模型实现多变量输入多变量输出时间序列预测](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/128621012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]