Transformer在时间序列预测中的应用_多研究者提出在原版transformer的架构下,transformer在时间序列预测中的表现

Transformer在时间序列预测中的应用

1.背景介绍

1.1 时间序列预测的重要性

时间序列预测是指根据过去的数据来预测未来的值或趋势,广泛应用于各个领域,如天气预报、股票预测、销售预测等。准确的时间序列预测对于制定决策策略、优化资源配置等具有重要意义。

1.2 传统时间序列预测方法的局限性

传统的时间序列预测方法主要包括ARIMA模型、指数平滑模型等统计学习方法,以及基于神经网络的方法如RNN、LSTM等。但这些方法或假设残差服从特定分布,或对长期依赖建模能力较差,难以有效捕捉复杂的时间序列模式。

1.3 Transformer在序列建模中的优势

Transformer是一种全新的基于注意力机制的序列建模架构,相比RNN,它摒弃了递归结构,使用并行计算,从而克服了梯度消失/爆炸问题,对长期依赖有更强的建模能力。自2017年提出以来,Transformer在自然语言处理等领域取得了卓越的成绩,也被尝试应用于时间序列预测任务中。

2.核心概念与联系

2.1 Transformer编码器

Transformer编码器由多个相同的层组成,每层包括两个子层:多头注意力机制层和前馈全连接层。通过自注意力机制,编码器能够捕捉输入序列中任意两个位置间的依赖关系。

2.2 时间序列建模

时间序列可以看作是一个离散的信号,其中每个时间步对应一个观测值。我们可以将时间序列数据输入到Transformer编码器,让编码器捕捉时间序列的内在模式,然后对未来时间步的值进行预测。

2.3 注意力机制

注意力机制是Transformer的核心,它通过计算查询(Query)与键(Key