transformer多种时间序列预测实战
时间: 2023-09-16 16:07:00 浏览: 100
Transformer在多种时间序列预测实战中具有广泛应用。借鉴了ARIMA模型、Prophet、Nbeats和Informer等算法,提出了一些改进方法来解决Transformer在长序列预测中的不足。其中,ProbSparse注意力机制、自注意力蒸馏技术和生成式解码器等模块可以用来解决或缓解平方时间复杂度、高内存占用和编解码结构的局限性等问题。
在具体的应用中,可以使用fbprophet来进行时间序列预测。fbprophet是一种基于时间序列分解和机器学习拟合的算法,可以处理存在异常值和部分缺失值的情况,并且能够几乎自动地预测未来的走势。通过输入已知的时间序列的时间戳和相应的值,以及需要预测的时间序列的长度,可以得到未来的时间序列走势,并提供必要的统计指标,如拟合曲线、上界和下界等。
另外,Nbeats也是一种在时间序列预测中常用的方法。Nbeats具有较好的预测能力,能够处理长期预测,并且在某些应用中取得了很好的效果。它的优点包括灵活性、可解释性和可扩展性等。
综上所述,Transformer在时间序列预测中的实战应用可以借鉴ARIMA模型、Prophet、Nbeats和Informer等方法,并结合ProbSparse注意力机制、自注意力蒸馏技术和生成式解码器等改进方法来提高预测性能和应对长序列预测的挑战。同时,fbprophet和Nbeats也是常用的时间序列预测算法,可以根据具体需求选择合适的方法进行模型构建和预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>