transformer时间序列预测

Transformer在时间序列预测中的应用是基于其在序列建模方面的优势。时间序列数据具有自相关性、周期性以及长周期预测等特点，这给Transformer在时间序列预测中带来了新的挑战。为了应对这些挑战，研究者们提出了一些改进的Transformer模型。

一篇论文\[1\]提出了一种增强Transformer在时间序列预测中局部性和打破内存瓶颈的方法。该方法通过引入局部性约束和内存机制，提高了Transformer在处理时间序列数据时的效果。

另一篇论文\[3\]介绍了一种名为FEDformer的模型，它将Transformer和季节性趋势分解方法相结合。在传统的Transformer中，预测每个时间点时使用的是独立的attention机制，可能会忽略时间序列的整体属性。为了解决这个问题，FEDformer引入了季节性趋势分解和傅里叶变换，以帮助Transformer更好地学习全局信息。

这些改进的Transformer模型在时间序列预测中的应用，旨在提高模型对时间序列数据的建模能力，以更准确地进行预测。通过引入局部性约束、内存机制、季节性趋势分解和傅里叶变换等方法，这些模型能够更好地捕捉时间序列数据的特点，提高预测的准确性和效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/124811340)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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