时间序列预测模型transformer

Transformer是一种用于序列到序列学习的深度学习模型，最初是由谷歌提出的，常用于自然语言处理任务。Transformer可以同时考虑所有时间步之间的依赖关系，因此在序列数据上也有很好的表现。对于时间序列预测问题，可以将历史时间步作为输入，预测未来若干时间步的数值。

具体来说，Transformer模型主要由两个部分组成：编码器和解码器。在时间序列预测中，编码器接收历史时间步的输入，并将其转换成一组特征向量，这些特征向量包含了历史时间步的信息。解码器则使用这些特征向量来预测未来若干时间步的数值。在编码器和解码器中，都使用了多头注意力机制，以便同时考虑多个时间步之间的关系。

总的来说，Transformer是一种强大的序列模型，它可以处理长序列数据，并且能够捕捉序列中的长程依赖关系。在时间序列预测中，Transformer模型可以自动学习时间序列中的规律，从而对未来的趋势进行预测。