**PatchTST 模型：一种新型自监督无监督时间序列预测模型**
一、引言
在大数据时代，时间序列数据无处不在，如金融市场的股票价格、生物医学的生理信号、环境监测的
气候数据等。准确预测这些时间序列数据对于许多领域都至关重要。近年来，随着深度学习技术的发
展，特别是基于 Transformer 的模型，时间序列预测的精度得到了显著提高。本文介绍了一种新型
的模型——PatchTST 模型，该模型基于基础 Transformer 模型进行魔改，具有无监督和自监督的特
性，能够处理单输入单输出和多输入多输出的时间序列预测问题，并具备极高的预测精度。
二、PatchTST 模型概述
PatchTST 模型是一种基于 Transformer 架构的时间序列预测模型。该模型的主要贡献在于通过
Patch 操作来缩短序列长度，表征序列的局部特征，同时采用 Channel Independent 的方式来处
理多个单维时间序列，并引入了更自然的 Self-Supervised 方式。
三、模型结构与工作原理
1. Patch 操作：Patch 操作是 PatchTST 模型的核心之一。通过将原始时间序列数据切割成多个
小片段（即 Patch），可以有效地缩短序列长度，同时保留序列的局部特征信息。这种操作不
仅减少了计算量，还使得模型能够更好地捕捉到时间序列的局部变化模式。
2. Channel Independent 处理：PatchTST 模型采用 Channel Independent 的方式来处理
多个单维时间序列。这意味着模型可以独立地处理每个时间序列，而无需考虑它们之间的相互依
赖关系。这种处理方式使得模型更加灵活，能够更好地适应不同类型的时间序列数据。
3. Self-Supervised 方式：PatchTST 模型采用更自然的 Self-Supervised 方式进行训练。
这种训练方式无需额外的标注数据，而是通过构建预测任务来学习时间序列数据的内在规律。在
训练过程中，模型通过自监督学习来不断提高对时间序列数据的理解能力，从而实现对未来值的
准确预测。
四、应用场景
PatchTST 模型适用于单输入单输出和多输入多输出的时间序列预测问题。在金融领域，它可以用于
股票价格预测、市场趋势分析等；在生物医学领域，它可以用于生理信号监测、疾病预测等；在环境
监测领域，它可以用于气候预测、空气质量监测等。由于该模型具有极高的预测精度和自监督学习的
能力，因此在实际应用中能够取得良好的效果。
五、结论
