时间序列预测 自注意力机制提高效果

时间序列预测中常用的循环神经网络（RNN）模型，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理长序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题，从而难以捕捉长期依赖关系，导致预测性能下降。

相比于传统的RNN模型，自注意力机制可以更好地处理长序列数据，从而提高时间序列预测的效果。自注意力机制可以根据不同位置之间的相关性，自动地学习到权重分布，将注意力集中在重要的信息上，从而降低了对序列长度的依赖性，提高了模型的泛化能力和预测准确性。

同时，自注意力机制还可以处理不同时间尺度上的信息，例如，对于某些周期性时间序列，自注意力机制可以学习到周期性模式并将其纳入预测模型中，从而提高预测的准确性。

因此，自注意力机制可以被用于时间序列预测中，提高模型的性能和稳定性。