transformer模型捕捉时间序列数据的长距离依赖关系

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在机器翻译等任务上表现出色。在时间序列预测中，Transformer模型也被广泛应用，可以很好地捕捉时间序列数据的长距离依赖关系。

具体来说，Transformer模型中的自注意力机制可以帮助模型在输入序列中动态地寻找与当前位置最相关的其他位置，并将这些相关位置的信息进行加权汇聚，从而得到更全面、更准确的输入表示。此外，Transformer模型中的多头注意力机制可以让模型同时学习多个不同的注意力集中方式，进一步提升模型的表现。

在时间序列预测任务中，我们可以将历史时间步作为输入序列，将未来若干个时间步作为输出序列。通过训练Transformer模型，模型可以学习到输入序列中的长期依赖关系，从而更好地预测未来的时间步。