时间序列预测：使用循环神经网络 (RNN) 或变换器 (Transformer) 来进行时间序列预测，如股票价格或气温预测。_transformer天气预测

目录

1. 引言

2. 数据准备

2.1 数据加载

2.2 数据预处理

3. 循环神经网络（RNN）模型

3.1 数据准备

3.2 创建RNN模型

3.3 训练RNN模型

3.4 模型评估

4. 变换器（Transformer）模型

4.1 创建Transformer模型

4.2 训练Transformer模型

4.3 模型评估

5. 总结

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这篇博客将带您深入了解如何使用PyTorch中的循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）来进行时间序列预测。我们将使用这些模型来预测股票价格和气温，这是时间序列预测的两个经典示例。我们将从数据准备开始，然后分别实现RNN和Transformer模型，最后进行性能评估。

1. 引言

时间序列预测是一种重要的任务，可以应用于多个领域，如金融、气象学、销售等。在这篇博客中，我们将专注于两个时间序列预测示例：股票价格和气温。我们将使用深度学习模型来构建预测模型，具体来说，我们将探讨如何使用PyTorch实现RNN和Transformer模型。

2. 数据准备

在这个部分，我们将讨论数据准备的过程。首先，我们需要获取和准备股票价格和气温的时间序列数据。我们可以使用数据源如Yahoo Finance或气象数据API来获取这些数据。

2.1 数据加载

首先，我们需要加载股票价格和气温数据。假设我们已经下载了这些数据并将它们保存在CSV文件中。我们可以使用pandas库来加载数据。

import pandas as pd
 
# 加载股票价格数据
stock_data = pd.read_csv('stock_price_data.csv')
 
# 加载气温数据
temperature_data = pd.read_csv('temp