【基于Transformer模型的时序数据回归预测】——多输入多输出预测_transformer时间序列预测会根据输入的不同

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前言

  Transformer模型最初是为了解决自然语言处理（NLP）任务而设计的，但其独特的结构和机制使其也非常适用于处理时序数据。我们将详细介绍Transformer在时序数据回归预测中的应用步骤、存在的挑战以及一些可能的改进方法。

Transformer模型简介

  Transformer模型基于自注意力机制（self-attention mechanism），能够捕捉序列内的长距离依赖关系。与传统的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）相比，Transformer能够更高效地处理长序列数据，并且训练过程更容易并行化。

使用Transformer进行时序数据回归预测

1.数据预处理

  在使用Transformer处理时序数据之前，首先需要对数据进行适当的预处理。这可能包括数据标准化、缺失值处理、以及将时间序列转换为模型能够处理的格式。

2.模型结构调整

  虽然Transformer模型在NLP领域表现出色，但要将其应用于时序数据回归预测，可能需要对其结构进行一些调整。例如，可以修改模型的输入层，使其能够接受连续的时序数据特征。

3.位置编码

  由于Transformer模型本身不具有处理序列顺序的能力，因此需要通过位置编码（Positional Encoding）向模型提供时间信息。在处理时序数据时，这一点尤为重要。

4.训练模型

  使用适当的损失函数和优化器训练Transformer模型。对于回归预测任务，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数。

5.评估和改进

  在训练完成后，评估模型的性能，并根据需要进行调整。可能的改进方法包括调整模型结构、增加训练数据、或使用不同的位置编码策略。

挑战和改进

  虽然Transformer模型在处理时序数据方面表现出色，但也存在一些挑战，如对于非常长的时间序列，模型的计算和存储需求可能会非常大。为了解决这些问题，研究人员提出了多种改进方法，包括稀疏自注意力机制和模型压缩技术等。

代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import math


class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, nhead, num_layers):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(input_dim)
        encoder_layers = nn.TransformerEncoderLayer(input_dim, nhead, dim_feedforward=512)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layers, num_layers)
        self.encoder = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.decoder = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, src):
        print(f"Initial shape: {src.shape}")
        if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
            device = src.device
            mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device)
            self.src_mask = mask

        src = self.encoder(src)
        print(f"After encoder: {src.shape}")
        src = self.pos_encoder(src)
        print(f"After positional encoding: {src.shape}")
        output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
        print(f"After transformer encoder: {output.shape}")
        output = self.decoder(output)
        print(f"Final output shape: {output.shape}")
        # 如果你只关心每个序列的最后一个时间步的输出：
        final_output = output[:, -1, :]  # 这会给你一个形状为 [574, 3] 的张量
        print(f"Final final_output shape: {final_output.shape}")
        return final_output

    def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask
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迭代20次的loss值曲线(全部代码可私信博主)