Transformer处理时间序列

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，最初是用于自然语言处理任务，但也可以应用于时间序列处理[^2]。Transformer 的输入由多个时间步组成，每个时间步中包含多个特征。在时间序列中，每个时间步的特征可以是某一时刻的测量值或数据点。Transformer 模型将每个时间步的输入特征进行编码，通过注意力机制捕获时间步之间的相关性，然后通过解码器生成输出。在时间序列任务中，解码器通常是用来预测下一个时间步的特征值。Transformer 模型通过注意力机制对时间序列进行建模，具有较好的性能和可解释性，已经在多个时间序列预测任务中得到了广泛应用[^1]。

下面是一个在Python中使用Transformer处理时间序列的例子：

# 导入相关库
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 构建 Transformer 模型
model = keras.Sequential([
    layers.MultiHeadAttention(num_heads=4, key_dim=2),
    layers.Dense(units=32, activation='relu'),
    layers.Dense(units=1)
])

# 定义损失函数和优化器
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 准备数据
# X_train和y_train是训练集数据，X_test和y_test是测试集数据
X_train, y_train = ..., ...
X_test, y_test = ..., ...

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=16, validation_split=0.2)

# 测试模型
model.evaluate(X_test, y_test)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)