Transformer时间序列预测的不足

Transformer在时间序列预测中存在以下不足之处：

1. 数据需求量大：Transformer是一种通用的模型，它不对数据模式和特征做任何假设。因此，为了避免过拟合，需要大量的数据来训练Transformer模型。

2. 忽略了时间序列的特征：时间序列数据通常具有季节性/周期性和趋势模式。然而，原生的Transformer模型并没有考虑这些特征，因此可能无法很好地捕捉到时间序列数据中的这些模式。

为了解决这些问题，研究人员提出了一些改进的Transformer模型，以提高时间序列预测的性能。其中一种方法是将序列的周期性或频率处理纳入时间序列Transformer模型中，以更好地捕捉时间序列数据的特征。另外，还有一些研究将Transformer与图神经网络（GNN）相结合，以更好地处理时间序列数据。

总的来说，未来的研究方向是基于对时间序列数据和特定任务特征的理解，考虑更有效的方法将归纳偏差引入Transformer模型，以提高时间序列预测的性能。