matlab transformer 时间序列预测

Matlab中的Transformer模型可以用于时间序列预测。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初用于自然语言处理任务，但也可以应用于时间序列预测。

在时间序列预测中，Transformer模型可以学习序列中的长期依赖关系，并预测未来的数值。它通过将输入序列分为多个时间步，并使用自注意力机制来捕捉序列中不同时间步之间的关系。Transformer模型还包括位置编码，用于表示输入序列中每个时间步的位置信息。

在Matlab中，你可以使用Deep Learning Toolbox来实现Transformer模型。首先，你需要准备好时间序列数据，并将其转换为适合输入模型的格式。然后，你可以使用transformerLayer函数创建一个Transformer层，并将其与其他层（如全连接层）组合成一个完整的模型。最后，你可以使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据进行预测。

以下是一些相关问题：
1. 什么是Transformer模型？
2. 在时间序列预测中，为什么选择Transformer模型？
3. 在Matlab中如何实现Transformer模型？
4. 如何准备时间序列数据以供Transformer模型使用？
5. 如何评估Transformer模型在时间序列预测任务上的性能？