transformer预测时间序列
时间: 2023-11-08 12:06:57 浏览: 152
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,最初被用于自然语言处理任务中。由于其优秀的序列建模能力,Transformer也被应用于时间序列预测任务中。在时间序列预测中,Transformer可以通过对历史数据的学习来预测未来的数据。但是,时间序列相比文本序列也有很多特点,例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。这些都给Transformer在时间序列预测场景中的应用带来了新的挑战,也使业内出现了一批针对时间序列任务的Transformer改造。例如,论文《Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting》和《Informer: Beyond efficient transformer for long sequence timeseries forecasting》就是两篇针对时间序列预测任务的Transformer改进论文。
相关问题
写一段使用transformer预测时间序列的代码
你好,下面是使用 transformer 预测时间序列的代码示例:
```
import torch
import transformers
# 读入数据
timeseries = ... # 这里应该是一个时间序列的数据
# 将数据转换为 tensor
input_tensor = torch.tensor(timeseries).unsqueeze(0) # 添加 batch 维度
# 选择 transformer 模型,这里使用的是 BERT
model = transformers.BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 通过模型得到预测的输出
output = model(input_tensor)
# 处理输出得到最终的预测结果
prediction = ... # 在这里处理 output 得到最终的预测结果
```
希望这能帮到你。
transformer代码时间序列预测
鉴于您提供的引用内容,我可以给出以下答案:
引用中提供了一个使用经过 500 轮训练的模型预测预测窗口为 50 的未见序列的代码和参考资料。这个代码的GitHub链接是:https://github.com/nklingen/Transformer-Time-Series-Forecasting,参考资料链接是:https://medium.com/mlearning-ai/transformer-implementation-for-time-series-forecasting-a9db2db5c820。
引用中提到了一个 Transformer-decoder 架构用于预测湿度时间序列数据集。该项目是先前项目的后续项目,在同一数据集上使用 LSTM 实现。但由于 LSTM 在长序列上存在“短期记忆”问题,所以采用了 Transformer 来取代 LSTM,并在同一数据集上取得了更好的效果。
引用中提到了没有阈值的预定采样器会在模型的序列开头表现不佳。为了解决这个问题,可以在计划的采样器上设置一个阈值,在启动之前使用真实值来进行训练,确保在足够的输入数据之前,模型不会因预测不佳而受到惩罚。
综上所述,以上引用内容提供了有关使用 Transformer 模型进行时间序列预测的代码和相关信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer时间序列预测](https://blog.csdn.net/weixin_39559994/article/details/128045584)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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