transformer实现时间序列预测

Transformer是一种用于序列建模的神经网络模型，因其在自然语言处理任务中的出色表现而受到广泛关注。然而，在时间序列预测这种序列类型的任务中，Transformer也被应用并取得了一定的成果。时间序列具有自相关性、周期性以及长周期的特点，这些特点给Transformer在时间序列预测中带来了新的挑战。

为了应对这些挑战，研究者们进行了一些改进，引入了一些针对时间序列的Transformer变体。例如，有一篇题为 "Enhancing the locality and breaking the memory bottleneck of transformer on time series forecasting" 的论文提出了一种改进的Transformer模型，它通过增强局部性和打破内存瓶颈来提高时间序列预测的性能。

另外，还有一种模型叫做FEDformer，它结合了Transformer和seasonal-trend decomposition方法。传统的Transformer在预测每个时间点时是独立的，可能会忽略时间序列整体的属性。为了解决这个问题，FEDformer采用了两种方法：一种是在基础的Transformer中引入seasonal-trend decomposition，另一种是在频域使用傅里叶变换。这些方法帮助Transformer更好地学习全局信息，从而提升时间序列预测的准确性。

综上所述，Transformer在时间序列预测中是可以实现的，并且通过引入一些改进方法，可以进一步提高其性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/124811340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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