t ransformer时序预测

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于处理序列数据，比如自然语言处理任务中的机器翻译。对于时序预测，Transformer同样可以发挥重要作用，尤其是在时间序列分析中，例如股票价格预测、天气预报或音频信号处理。

Transformer在时序预测中的应用通常涉及到以下几个步骤：
1. **编码输入**：将时间序列转换为一系列固定长度的向量，这可能涉及到窗口滑动或者使用循环神经网络（RNN）的移位版本，如LSTM或GRU，来捕捉序列的时序依赖。

2. **自注意力机制**：Transformer的核心是自注意力模块，它允许模型同时考虑序列中的所有位置，从而捕获任意距离内的依赖关系，这对于捕捉长期依赖尤其有效。

3. **多头注意力**：通过多个注意力头并行计算，从不同角度关注序列，提高了模型的表达能力。

4. **位置编码**：为了保留时间顺序信息，Transformer通常会添加位置编码到输入向量中。

5. **解码预测**：对于目标序列的预测，Transformer使用自回归的方式，即前一时刻的预测不会影响后一时刻的计算，但可以通过循环或者其他方式在训练阶段打破这种限制。

6. **解码器和预测**：解码器会生成对序列的预测，并通过点积注意力层与编码器的输出相结合，生成最终的预测结果。