transformer模型中的时间序列预测

Transformer模型是一种强大的序列建模工具，已经在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了巨大成功。最近，Transformer模型也被应用于时间序列预测任务中。下面是两篇关于Transformer模型在时间序列预测中的论文：

1. Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting（2019）

这篇论文提出了一种新的Transformer模型，称为Temporal Fusion Transformer（TFT），用于多时间步长的时间序列预测。TFT模型将时间序列数据转换为多个不同的时间分辨率，并使用自注意力机制来捕捉序列中的长期依赖关系。此外，TFT模型还使用了门控线性单元（GLU）和残差连接等技术来提高模型的性能和稳定性。实验结果表明，TFT模型在多个时间序列预测任务中取得了优异的性能，并且可以提供可解释性的预测结果。

2. Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting（AAAI 2021）

这篇论文提出了一种新的Transformer模型，称为Informer，用于长序列时间序列预测。Informer模型采用了多层次的时间特征编码器和解码器，以及自适应的序列长度控制机制，可以有效地处理长序列时间序列数据。此外，Informer模型还使用了多头自注意力机制和跨时间步的卷积等技术来提高模型的性能和稳定性。实验结果表明，Informer模型在多个时间序列预测任务中取得了优异的性能，并且可以处理长达数万个时间步长的序列数据。