Transformer-based TFT

### TFT（Temporal Fusion Transformer）概述 TFT 是一种基于 Transformer 的时间序列预测模型，旨在解决多步时间序列预测中的解释性和准确性问题。它通过融合静态协变量和动态特征来增强模型的表现力[^1]。 #### 模型架构详解 TFT 结合了自注意力机制与门控网络结构的优势，在处理长期依赖关系的同时保持计算效率。其核心组件包括以下几个部分： 1. **输入嵌入层** 输入数据被分为三类：历史观测值、未来已知信息以及静态协变量。这些数据经过不同的嵌入操作后送入后续模块。 2. **可变选择网络 (Variable Selection Network, VSN)** 可变选择网络用于自动学习哪些输入特征更重要，并减少不必要维度的影响。这一步骤有助于提高模型的鲁棒性并降低过拟合风险。 3. **编码器-解码器框架** - 编码器负责捕捉过去时间段内的模式； - 解码器则利用来自编码器的信息生成未来的预测值。 整体采用双向 LSTM 或 GRU 来提取时间上的隐藏状态表示。 4. **多头注意力机制** 多头注意力允许模型关注不同子空间内的关联特性，从而更好地理解复杂的时间序列行为。 5. **跳跃连接与残差块** 跳跃连接帮助缓解梯度消失问题；而残差块进一步提升了训练过程中的稳定性。 6. **输出投影层** 经过多重变换后的隐含表征最终映射回目标域以完成具体任务需求——即对未来多个时刻点做出精确估计。 以下是实现 TFT 的 Python 示例代码片段: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LayerNormalization class VariableSelectionNetwork(tf.keras.Model): def __init__(self, num_inputs, hidden_units): super(VariableSelectionNetwork, self).__init__() self.dense_layer = Dense(hidden_units, activation='relu') self.dropout = Dropout(0.1) def call(self, inputs): x = self.dense_layer(inputs) x = self.dropout(x) return x def build_tft_model(input_shape, output_steps, d_model=64): historical_features = Input(shape=input_shape['historical']) future_known_features = Input(shape=input_shape['future']) vsn_historical = VariableSelectionNetwork(len(historical_features), d_model)(historical_features) vsn_future = VariableSelectionNetwork(len(future_known_features), d_model)(future_known_features) combined_representation = Concatenate()([vsn_historical, vsn_future]) encoder_output = EncoderLayer(d_model=d_model).call(combined_representation) decoder_output = DecoderLayer(output_steps=output_steps, d_model=d_model).call(encoder_output) final_outputs = OutputProjection(output_steps)(decoder_output) model = Model(inputs=[historical_features, future_known_features], outputs=final_outputs) return model ``` 上述代码定义了一个简化版的 TFT 架构，其中包含了主要组成部分如 `VariableSelectionNetwork` 和编解码器逻辑等。 ### 使用说明 为了有效部署 TFT 进行实际应用，请遵循以下指导原则： - 数据预处理阶段需特别注意标准化方法的选择及其一致性维护； - 参数调优过程中建议尝试多种超参数组合找到最佳配置方案； - 验证集上评估指标应综合考虑均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等多种标准以便全面衡量性能表现。