transformer时序预测模型
时间: 2023-09-30 10:12:56 浏览: 91
Transformer时序预测模型是一种基于Transformer架构的神经网络模型,可以用于对时间序列数据进行预测。相比于传统的基于循环神经网络(RNN)的模型,Transformer具有更好的并行性和更短的训练时间,并且可以在处理长序列数据时避免梯度消失和梯度爆炸的问题。
在Transformer模型中,输入序列通过一个编码器进行编码,然后经过一系列的解码器层进行解码,最终输出预测的序列。在解码器层中,每一层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络层,这些层共同作用于编码器输出和已生成的序列,以产生下一个预测值。
Transformer时序预测模型已经被广泛应用于各种时间序列预测任务,例如股票价格预测、气象预测、交通流量预测等领域。
相关问题
transformer模型时序预测
transformer模型在时序预测方面有多个相关研究论文。其中,论文"Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting"(2019)提出了一种基于transformer的融合模型,用于解释性的多时间跨度时序预测。
另一篇论文"Informer: Beyond efficient transformer for long sequence timeseries forecasting"(AAAI 2021)则提出了一种改进的transformer模型,用于长时间序列预测,旨在提高效率和性能。
还有一篇名为"FEDformer: Frequency enhanced decomposed transformer for long-term series forecasting"(2022)的论文,介绍了一种名为FEDformer的transformer模型,用于长期序列预测,并通过频率增强和分解机制来提高预测性能。
这些论文表明,transformer模型在时序预测领域具有广泛的应用和研究价值,并且研究者们不断提出改进的方法来提高其性能和解释性。<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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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transformer时序预测
Transformer模型在时序预测任务中的应用已经得到了广泛的研究和探索。一篇发表在NeurIPS上的文章《Enhancing the Locality and Breaking the Memory Bottleneck of Transformer on Time Series Forecasting》提出了一种改进的Transformer模型,用于处理时序预测任务[1]。该模型在Transformer的基础上改进了Attention的计算方式,以适应时序数据,并提出了一种解决Transformer拓展性差问题的算法:ConvTrans[3]。这篇文章的GitHub链接提供了基于PyTorch的具体实现[2]。通过这些改进,Transformer模型在时序预测任务中取得了更好的性能和效果。