transformer时序预测matlab

Transformer模型最初是由Google团队在自然语言处理领域提出的，但其原理可以扩展到序列预测任务，包括时间序列数据。在MATLAB中，要实现Transformer模型进行时序预测，你需要使用深度学习库，比如Deep Learning Toolbox或者一些第三方库如TensorLy和Torch。

以下是一个简化的步骤：

1. **安装必要的工具**：
首先确保你已经在MATLAB中安装了Deep Learning Toolbox（如果还没有，需要购买并激活）。

2. **导入数据**：
将时间序列数据读入MATLAB，可能需要预处理成适合Transformer模型的输入格式，例如按批次、填充或截断序列。

3. **构建Transformer模型**：
使用`deepLearnNetwork`函数创建Transformer结构，包括嵌入层、多头自注意力层、前馈神经网络层以及点积注意力后的输出层。

inputSize = length(yourSequence);
outputSize = ...; % 根据具体任务定义
numLayers = ...;
numHeads = ...;
hiddenSize = ...;

% 创建Transformer模型
net = deepLearnNetwork(inputSize, outputSize, 'Sequence', true, ...
    'Layout', 'NTC', ... % N=Batch, T=Time steps, C=Channels
    'Type', 'transformer', 'NumLayers', numLayers, ...
    'NumAttentionHeads', numHeads, ...
    'HiddenLayerSize', hiddenSize, ...
    'OutputLayer', 'linear');

4. **编译并训练**：
设置优化器（如Adam），损失函数（如均方误差），然后用`trainNetwork`函数训练模型。

options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', epochs, 'MiniBatchSize', batch_size, 'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(trainData, net, options);

5. **预测和评估**：
对测试数据执行预测，并计算预测结果与真实值之间的性能指标，如RMSE（均方根误差）或MAE（平均绝对误差）。

predicted = predict(net, testData);
evaluateMetrics(realValues, predicted);