基于Transformer的时序预测系统关键词

基于Transformer的时序预测系统是一种利用深度学习技术对时间序列数据进行建模的模型，其关键词主要包括：

1. **Transformer**：原用于自然语言处理的自注意力机制，通过自注意力层捕捉了序列之间的全局依赖，非常适合处理变长输入的时间序列。

2. **编码器-解码器架构**：通常分为两部分，编码器负责捕获历史时间步的信息，而解码器则逐步生成未来预测值，两者通过位置编码或相对位置编码保持时间顺序信息。

3. **自回归性（Autoregressive）**：模型在生成下一个预测值时，只考虑前面已生成的值，这使得模型可以学习到时间序列的动态模式。

4. **Multi-head Attention**：多头注意力机制能够同时关注不同的特征表示，增强了模型对复杂序列模式的理解。

5. **循环神经网络（RNNs）替代品**：因为Transformer避免了RNNs中的梯度消失或爆炸问题，所以它在处理长序列时更高效。

6. **残差连接（Residual Connections）**：有助于模型在网络深处仍能学到有效的表示，提高训练速度和性能。

7. **批量归一化（Batch Normalization）**：用于稳定模型的学习过程，加速收敛。

8. **超参数调整**：如学习率、隐藏单元大小、注意力头数等，对模型性能有很大影响。