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Transformer 时间序列预测_transformer时间序列预测

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Transformer 模型是一种强大的深度学习架构,最初用于自然语言处理任务,但也可以应用于时间序列预测问题。在本文中,我们将探讨如何使用 Transformer 模型进行时间序列预测,并提供相应的源代码示例。

时间序列预测是指根据过去的观测数据来预测未来的数据点。传统的时间序列预测方法通常基于统计模型,如自回归移动平均模型(ARMA)或自回归条件异方差模型(ARIMA)。然而,Transformer 模型以其并行计算和对长程依赖关系的建模能力而闻名,可以在时间序列预测任务中取得很好的效果。

首先,我们需要准备数据集。假设我们有一个包含历史观测值的时间序列数据集。为了将其转化为可供 Transformer 模型使用的格式,我们可以使用滑动窗口技术来创建输入序列和对应的目标序列。滑动窗口的大小决定了输入序列的长度,而目标序列包含输入序列的下一个数据点。

下面是一个示例函数,用于将时间序列数据转换为滑动窗口格式:

import numpy as np

def create_sliding_windows(data, window_size):
    X,<
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