transformer天气时序预测的输入数据维度

Transformer天气时序预测的输入数据维度取决于选取的特征和具体的问题设置。通常情况下，可以考虑以下几个维度：

1. 时间维度：包括时间戳、日期或时间间隔等表示时间的信息。这些信息可以帮助模型捕捉时间的趋势和周期性。

2. 天气特征维度：包括温度、湿度、降雨量、风速、气压等与天气相关的特征。这些特征可以提供关于天气状况的信息，对天气预测非常关键。

3. 地理特征维度：包括经纬度、海拔、地形等与地理位置相关的特征。这些特征可以帮助模型考虑地理因素对天气的影响。

4. 历史数据维度：包括过去几个时间步的天气数据。通过引入历史数据，可以帮助模型识别和学习过去的天气模式，从而更好地进行预测。

5. 外部特征维度：可以考虑一些与天气相关的外部特征，如假期、季节、天文事件等。这些特征可以提供额外的信息，帮助模型理解和预测天气的变化。

综上所述，Transformer天气时序预测的输入数据维度一般会涵盖时间维度、天气特征维度、地理特征维度、历史数据维度和外部特征维度。具体的维度数目和选择取决于具体的任务需求和数据特征。