transformer时间序列预测怎么写

对于时间序列预测，可以使用Transformer模型进行建模。具体实现步骤如下：

1. 数据准备：将时间序列数据转换为序列数据，每个序列包含多个时间步长的数据。

2. 特征提取：使用嵌入层将每个时间步长的数据转换为向量表示。

3. 模型构建：使用Transformer模型进行建模，包括多头自注意力机制、前向传播网络等。

4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，优化模型参数。

5. 模型预测：使用训练好的模型对测试数据进行预测。

具体实现细节可以参考相关的代码实现和论文。