时序预测batchsize

根据提供的引用内容，没有直接回答时序预测batchsize的问题。但是可以了解到，本次使用transformer进行时序预测的体验中，作者没有考虑设置测试集，这是一个重大失误。同时，为了将数据适配到transformer模型中，需要将数据从【seq_len,batch,feature_size】转换为【seq_len,batch,d_model】的形式。因此，可以推测在进行时序预测时，需要考虑数据的维度和格式，以及如何设置测试集等问题。

相关问题

deepAR时序预测代码

DeepAR是一种基于深度学习的自动回归模型，常用于时间序列预测任务，特别是当数据具有复杂趋势和季节性模式时。它利用了循环神经网络（RNN）的长短期记忆（LSTM）单元来捕捉序列内的依赖关系。以下是使用Python（通常配合TensorFlow库）实现DeepAR模型的一个简要概述：

# 导入所需的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, TimeDistributed
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator

# 假设我们有数据集df，其中包含时间列'time_idx'和目标变量'y'
time_steps = 10  # 预测的步数
input_length = time_steps + 1  # 包含当前时间点的序列长度

def create_dataset(df, look_back=input_length):
    data = df.values
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - input_length):
        X.append(data[i:(i+look_back), 0])
        y.append(data[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

# 数据预处理
X_train, y_train = create_dataset(df)
generator = TimeseriesGenerator(X_train, y_train, length=input_length, batch_size=32)

# 构建DeepAR模型
model = Sequential([
    LSTM(64, return_sequences=True),
    Dropout(0.2),
    LSTM(32),
    Dropout(0.2),
    Dense(1, activation='linear')
])

# 编译模型
optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse')  # 使用均方误差作为损失函数

# 训练模型
model.fit(generator, epochs=50, verbose=1)

# 进行预测
future_seq_len = 10  # 需要预测的时间步数
future_X = np.zeros((len(y_train), future_seq_len, 1))
future_X[:, :-1, :] = X_train[-future_seq_len:]
forecast = model.predict(future_X)

transformer时序预测matlab

Transformer模型最初是由Google团队在自然语言处理领域提出的，但其原理可以扩展到序列预测任务，包括时间序列数据。在MATLAB中，要实现Transformer模型进行时序预测，你需要使用深度学习库，比如Deep Learning Toolbox或者一些第三方库如TensorLy和Torch。

以下是一个简化的步骤：

1. **安装必要的工具**：
首先确保你已经在MATLAB中安装了Deep Learning Toolbox（如果还没有，需要购买并激活）。

2. **导入数据**：
将时间序列数据读入MATLAB，可能需要预处理成适合Transformer模型的输入格式，例如按批次、填充或截断序列。

3. **构建Transformer模型**：
使用`deepLearnNetwork`函数创建Transformer结构，包括嵌入层、多头自注意力层、前馈神经网络层以及点积注意力后的输出层。

inputSize = length(yourSequence);
outputSize = ...; % 根据具体任务定义
numLayers = ...;
numHeads = ...;
hiddenSize = ...;

% 创建Transformer模型
net = deepLearnNetwork(inputSize, outputSize, 'Sequence', true, ...
    'Layout', 'NTC', ... % N=Batch, T=Time steps, C=Channels
    'Type', 'transformer', 'NumLayers', numLayers, ...
    'NumAttentionHeads', numHeads, ...
    'HiddenLayerSize', hiddenSize, ...
    'OutputLayer', 'linear');

4. **编译并训练**：
设置优化器（如Adam），损失函数（如均方误差），然后用`trainNetwork`函数训练模型。

options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', epochs, 'MiniBatchSize', batch_size, 'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(trainData, net, options);

5. **预测和评估**：
对测试数据执行预测，并计算预测结果与真实值之间的性能指标，如RMSE（均方根误差）或MAE（平均绝对误差）。

predicted = predict(net, testData);
evaluateMetrics(realValues, predicted);