时间序列数据哪里能下载

时间序列数据可以从很多地方获得，以下是一些常用的数据源：

1. 政府机构网站：例如美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）、美国经济分析局（Bureau of Economic Analysis）等。

2. 数据库：例如FRED数据库、Yahoo Finance等。

3. 数据门户网站：例如Kaggle、UCI Machine Learning Repository等。

4. 学术研究：例如经济、金融、气象等领域的研究文章。

在这些数据源中，有些数据是免费提供的，有些则需要购买或申请权限。如果您需要特定领域的时间序列数据，可以搜索相关的数据集或数据源，并查看是否能够获取到合适的数据。

相关问题

traffic时间序列数据集怎么下载

要下载Traffic时间序列数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，打开一个可靠的数据集网站，例如Kaggle（https://www.kaggle.com/）或者UCI Machine Learning Repository（https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php）。

2. 在搜索栏中输入"Traffic"相关的关键字，例如"Traffic dataset"或者"Traffic time series"。

3. 在搜索结果中找到与交通相关的数据集，查看数据集的描述和特征，以确定该数据集是否满足你的需求。

4. 一旦找到了目标数据集，确保你已经注册了相关网站的账户。

5. 在数据集页面上，查找有关数据集下载的相关链接或按钮。一些网站可能提供直接的下载链接，而其他网站可能要求你先同意他们的使用条款和条件，然后才能下载数据集。

6. 单击下载链接或按钮，选择要下载的数据集的格式（例如CSV、JSON等）。

7. 保存数据集到你的计算机指定的文件夹中。

请注意，在下载和使用数据集时，尽量遵循相关网站的使用规则和法律要求，以确保你合法地使用这些数据。

时间序列数据transformer

时间序列数据Transformer是一种基于Transformer架构的模型，专门用于处理时间序列数据。它在处理时间序列数据时，能够捕捉到数据中的时间依赖关系和序列间的关联性。下面是时间序列数据Transformer的一般介绍：

1. 输入表示：时间序列数据Transformer的输入通常是一个二维矩阵，其中每一行表示一个时间步，每一列表示一个特征。这样的输入形式可以包含多个时间序列，每个时间序列可以有不同的特征。

2. 嵌入层：与传统的Transformer类似，时间序列数据Transformer也会使用嵌入层将输入的离散特征转换为连续向量表示。这样可以更好地处理离散特征。

3. 位置编码：为了捕捉时间序列数据中的时间信息，时间序列数据Transformer会引入位置编码。位置编码是一种向量表示，用于表示每个时间步的位置信息，以便模型能够感知到时间上的顺序。

4. 多头自注意力机制：时间序列数据Transformer使用多头自注意力机制来学习输入序列中不同位置之间的依赖关系。通过自注意力机制，模型可以自动地关注到与当前位置相关的其他位置。

5. 编码器层：时间序列数据Transformer通常包含多个编码器层，每个编码器层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。这些编码器层可以帮助模型逐步地提取输入序列中的特征表示。

6. 解码器层（可选）：对于一些任务，如时间序列预测，时间序列数据Transformer还可以包含解码器层。解码器层可以根据已有的历史信息来预测未来的时间步。

7. 输出层：最后，时间序列数据Transformer通过一个线性变换和激活函数将编码器层的输出映射到最终的预测结果。