transformer 时间序列预测 tensorflow代码实现

Transformer时间序列预测是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够处理变长的时间序列数据，实现了比传统的循环神经网络更好的预测效果。这篇文章将介绍如何使用TensorFlow实现Transformer时间序列预测模型。

首先，需要导入TensorFlow库和其他必要的库:

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

接下来，我们需要准备时间序列数据。这里使用sin函数生成一个简单的时间序列数据作为例子:

x = np.arange(0, 30, 0.1)
y = np.sin(x)

然后，我们需要将时间序列数据进行切割，将其转换为输入和输出序列。这里使用一个滑动窗口的方法，将过去n个时间步的输入数据作为输入序列，将下一个时间步的数据作为输出序列:

def sliding_windows(data, seq_length):
    x = []
    y = []

    for i in range(len(data)-seq_length-1):
        window = data[i:(i+seq_length)]
        x.append(window)
        y.append(data[i+seq_length])

    return np.array(x),np.array(y)

seq_length = 10
x, y = sliding_windows(y, seq_length)

然后，我们需要划分训练集和测试集:

train_size = int(len(y) * 0.7)
test_size = len(y) - train_size

train_x = x[:train_size]
train_y = y[:train_size]

test_x = x[train_size:]
test_y = y[train_size:]

接下来，我们需要构建Transformer模型。这里使用Keras中的Functional API构建模型:

inputs = layers.Input(shape=(seq_length,1))

x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = layers.Dense(32, activation='relu')(x)
x = layers.Dense(16, activation='relu')(x)

encoder_out = layers.GlobalMaxPool1D()(x)

decoder_input = layers.RepeatVector(1)(encoder_out)

x = layers.LSTM(16, activation='relu', return_sequences=True)(decoder_input)

output = layers.TimeDistributed(layers.Dense(1))(x)

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=output)
model.summary()

然后，我们需要进行模型训练。这里使用Adam优化器和均方误差损失函数进行训练:

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
history = model.fit(train_x, train_y, epochs=100, batch_size=16, validation_split=0.1, verbose=1)

最后，我们可以使用测试集数据进行预测并绘制预测结果的图形:

train_pred = model.predict(train_x)
test_pred = model.predict(test_x)

plt.plot(y, label='truth')
plt.plot(np.concatenate((train_pred.reshape(-1),test_pred.reshape(-1))), label='prediction')
plt.legend()
plt.show()

至此，我们已经完成了TensorFlow中使用Transformer进行时间序列预测的实现。通过对比真实数据与预测结果，可以看出我们的模型具有较高的预测准确性。