Transformer 时间序列预测
时间: 2023-10-04 22:06:19 浏览: 168
Transformer在时间序列预测中的应用是由于其在序列建模方面的强大能力。时间序列数据与文本序列不同,具有自相关性、周期性以及长期预测任务等特点,这给Transformer在时间序列预测中带来了新的挑战。因此,针对时间序列任务,研究者们进行了一系列的改进和探索。
其中,有一篇论文《Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting》,提出了一种基于Transformer的时间序列预测模型。该模型通过融合多个时间尺度的信息,实现了对时间序列的多时间跨度预测,并且具有可解释性。
另一篇论文《Informer: Beyond efficient transformer for long sequence timeseries forecasting》,提出了一种超越传统Transformer的高效时间序列预测模型。该模型通过引入自适应长度掩码和全局注意力机制,针对长序列时间序列预测任务进行了优化。
此外,还有一种名为FEDformer的模型,它将Transformer与季节性-趋势分解方法相结合。传统的Transformer在预测每个时间点时独立进行注意力预测,可能会忽略时间序列的整体属性。为了解决这个问题,FEDformer采用了两种方法,一种是在基础的Transformer中引入季节性-趋势分解,另一种是在频域使用傅里叶变换结合Transformer,从而更好地学习全局信息。
综上所述,Transformer在时间序列预测中有多种应用方法,包括融合多时间尺度信息、自适应长度掩码和全局注意力机制等。这些方法的提出旨在提高Transformer在时间序列预测任务中的性能和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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