基于transformer的长时间序列代码汇总(autoformer,pedformer,informer...等15个算

基于Transformer的长时间序列模型有很多种，下面将分别对其中一些常见的模型进行简要介绍。

1. Autoformer（自动提升器）：Autoformer是一种基于Transformer的长时间序列预测模型，它引入了自注意力机制和自回归机制，通过对历史时间序列进行编码，学习到时间序列中的动态模式，并用于未来的预测。

2. Pedformer（行人形态预测器）：Pedformer是一种用于行人形态预测的长时间序列模型，该模型通过对行人运动轨迹的编码，学习到了行人的运动模式和行为特征，从而实现对行人未来位置和动作的预测。

3. Informer（信息增强器）：Informer是一种基于Transformer的长时间序列预测模型，它引入了多层多头注意力机制和掩码门机制，能够更好地处理长时依赖问题，提升时间序列预测的准确性。

除了上述三个模型，还有其他一些常见的基于Transformer的长时间序列预测模型，如：DeepAR、Seq2Seq、Temporal Fusion Transformers（TFT）、ST-MGCN等。这些模型各有特点和优势，根据实际需求和任务特点可以选择适合的模型进行使用。

总结起来，基于Transformer的长时间序列模型能够从时间序列数据中学习到关键的时间动态模式，进而用于未来的预测。在实际应用中，根据任务需求可以选择合适的模型进行使用。

相关问题

transformer的长时间序列代码

Transformer模型在处理长时间序列数据时会遇到一些挑战，如计算资源消耗大、信息丢失和模型性能下降等问题。下面是一些可行的解决方案：

1. 滑动窗口方法：将长时间序列分割为多个短序列，每个短序列称为一个窗口。在训练和预测时，将窗口内的数据作为输入，使得Transformer模型能够处理短序列。通过滑动窗口将整个长时间序列分割为多个子序列，并逐个输入模型进行预测，从而获得整个长时间序列的预测结果。

2. 降采样：对于长时间序列，可以通过降低采样频率来减少数据点的数量，使得模型更容易处理。例如，可以使用每小时或每天的平均值代替原始数据点。然后，将降采样后的序列作为输入传递给Transformer模型进行训练和预测。

3. Transformer-XL：Transformer-XL是一种改进的Transformer模型，专门用于处理长时间序列。它采用了一种记忆机制，能够捕捉序列中较远距离的依赖关系，并保持输入序列的原始长度。这种模型能够更好地处理长序列，同时减少了对计算资源的需求。

4. 时间特征嵌入：将时间信息嵌入到Transformer模型中，使得模型能够感知时间的影响。可以将时间戳转换为对应的嵌入向量，并将其与其他特征一起输入Transformer模型。这样模型就能够学习到时间与其他特征之间的复杂关系，提高对长时间序列的预测能力。

5. 多尺度注意力：利用多尺度注意力机制，使得Transformer模型能够同时关注不同时间间隔的依赖关系。通过使用不同大小的注意力窗口，模型可以学习到序列中的不同时间尺度上的模式，并在预测时获得更准确的结果。

综上所述，针对长时间序列数据，可以通过滑动窗口、降采样、使用Transformer-XL模型、时间特征嵌入和多尺度注意力等方法来提高模型的性能和效果。

transformer时间序列预测-多变量多步长时间序列预测代码

以下是一个使用 Transformer 模型进行多变量多步长时间序列预测的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 定义 Transformer 模型
def transformer_model(input_shape, output_shape, num_heads, dff, max_seq_len):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = inputs
    x = Dense(64, activation='relu')(x)
    x = Dropout(0.2)(x)

    # 构建多头注意力机制
    query = Dense(dff)(x)
    key = Dense(dff)(x)
    value = Dense(dff)(x)
    attention = tf.keras.layers.Attention()([query, key, value])
    attention = Dropout(0.2)(attention)
    attention = Dense(64, activation='relu')(attention)

    # 堆叠多个 Transformer 块
    for _ in range(num_heads):
        transformer_block = tf.keras.layers.Transformer(
            num_layers=2, d_model=dff, num_heads=8, 
            activation='relu', dropout=0.2
        )
        x = transformer_block(attention)

    # 输出层
    outputs = Dense(output_shape)(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 定义获取数据的函数
def get_data():
    # 生成随机时间序列数据
    data = np.random.rand(100, 4, 10)
    train_data = data[:80]
    val_data = data[80:]
    return train_data, val_data

# 定义训练函数
def train_model(model, train_data, val_data, epochs):
    # 数据标准化
    scaler = StandardScaler()
    train_data = scaler.fit_transform(train_data.reshape(-1, train_data.shape[-1])).reshape(train_data.shape)
    val_data = scaler.transform(val_data.reshape(-1, val_data.shape[-1])).reshape(val_data.shape)

    # 定义优化器和损失函数
    optimizer = Adam(lr=1e-4)
    loss = 'mean_squared_error'

    # 编译模型
    model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss)

    # 定义早停回调函数
    early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

    # 训练模型
    model.fit(train_data, train_data, 
        validation_data=(val_data, val_data), 
        epochs=epochs, 
        callbacks=[early_stopping])

# 获取数据
train_data, val_data = get_data()

# 定义模型参数
input_shape = (train_data.shape[1], train_data.shape[2])
output_shape = train_data.shape[2]
num_heads = 4
dff = 64
max_seq_len = train_data.shape[1]

# 构建 Transformer 模型
model = transformer_model(input_shape, output_shape, num_heads, dff, max_seq_len)

# 训练模型
train_model(model, train_data, val_data, epochs=100)

在这个示例中，我们定义了一个 `transformer_model()` 函数来构建 Transformer 模型。该函数接受输入形状、输出形状、头数、dff、最大序列长度等参数，并返回一个 Keras 模型。在我们的示例中，我们使用该模型进行多变量多步长时间序列预测。

我们还定义了一个 `get_data()` 函数来获取数据。在这个示例中，我们生成了一些随机的时间序列数据，并将其拆分为训练数据和验证数据。

最后，我们定义了一个 `train_model()` 函数来训练模型。在这个函数中，我们对数据进行了标准化，并使用 Adam 优化器和均方误差损失函数编译模型。我们还使用早停回调函数来防止模型过拟合。最终，我们调用 `fit()` 方法来训练模型。