transformer 在 预测领域的模型

在预测领域，Transformer模型有多种扩展和改进的变体。其中一种是Temporal Fusion Transformers（TFT），该模型通过将时间序列数据分解成不同的时间尺度并将其融合来进行多时间跨度的预测。TFT模型提供了一种可解释的方式来进行时间序列预测，并且在多个时间段的预测上具有较高的准确性。

另一种变体是Enhanced Locality Transformer（ELT），该模型旨在增强Transformer在时间序列预测中的局部性，并解决模型在处理长序列时的记忆瓶颈问题。ELT模型引入了一种局部性感知机制，通过限制模型在每个时间步长上的注意力权重，使其更加关注局部信息，从而提高了模型的性能。

还有一种模型是Informer，它是一种在长序列时间序列预测任务中超越传统Transformer的模型。Informer模型通过引入自适应长度的注意力机制和波形生成器来处理长序列，并采用自适应长度的卷积核来提取不同时间尺度的特征。这使得Informer在处理长序列时能够更好地捕捉到时间序列的全局依赖关系。

综上所述，在预测领域，Transformer模型有多个变体，包括Temporal Fusion Transformers、Enhanced Locality Transformer和Informer等，它们分别通过不同的机制和技术来提高时间序列预测的性能和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【时序预测】Transformer模型在时间序列预测领域的应用](https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/126552674)[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: 100%"]
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