为了解决这些问题,我们设计了一种高效的基于Transformer的LSTF模型,命名为Informer,具有以下三个显著特征:(i)一种ProbSparse自注意力机制,它在时间复杂度和内存使用上实现了O(Llog L),并且在序列依赖对齐方面具有可比的性能;(ii)自注意力提取突出主导注意力,通过减少级联层输入,能够高效处理极长输入序列;(iii)生成...
Transformer编码器中的Patch间依赖关系 在架构中,研究者实现了以下关键特性: 基于自注意力的处理: 使用自注意力的Transformer编码器 专门用于建模patches之间的依赖关系 全局依赖性捕获: 通过考虑时间序列数据中不同patches之间的关系 有效捕获全局序列依赖关系 表示学习: Transformer编码器能够学习有意义的patch间表示 这对...
虽然Transformer起初是为NLP设计的,但它处理序列数据的独到之处也使其成为时间序列预测的强大工具。时间序列预测通常依赖于理解过去数据中的模式,并预测未来的走势。Transformer通过其自注意力机制能够有效捕捉时间序列中的复杂关系和模式变化,从而在股市预测、气候变化建模等领域显示出优越的性能。 2.模型整体架构 图1 Tra...
以往的研究使用CNN和LSTM作为预测模型,使用注意机制和XAI进行数据分析,但尚未探索出一种能够更好地反映数据时空特征,并有利于增强预测和特征重要性分析的transformer。 在一项研究中,韩国汉阳大学团队提出了基于transformer算法的多模态时间序列传感器数据(即眼动、头部运动和生理信号)的晕动症预测模型,并考虑了传感器数据预...
Transformer 预测模型,预测代码,可以直接替换数据。python代码,pytorch框架,有encoder decoder。 多变量输入,单变量输出 2.informer预测 代码 模型 1.适合股票预测,风电预测等各类预测。 2.PyTorch框架实现 …
作者提出了一个多尺度框架,可以应用于最先进的基于transformer的时间序列预测模型(如FEDformer、Autoformer等),通过在多个尺度上迭代地改进预测的时间序列,引入架构适应性和特殊设计的归一化方案,能够在数据集和transformer架构上实现显著的性能改进。 作者展示了Scaleformer在概率预测和非transformer模型方面的适用性,并提出...
PatchTST,即Patch Time Series Transformer,是一种基于Transformer的模型,专门用于长时间序列预测。该模型由Nie、Nguyen等人在论文《A Time Series is Worth 64 Words: Long-Term Forecasting withTransformers》中提出,并在多个数据集上取得了显著优于其他模型的效果。 一、PatchTST的工作原理 PatchTST的核心思想是将...
深度学习模型 Transformer 凭借强大的特征提取能力和深层结构已经广泛应用于时间序列预测任 务且表现优异。本文基于Transformer 模型的优势,构建一种STID-Transformer 金 融时间序列预测框架,既能进行点预测也能进行概率预测,具体包括以下两个方面: (1)针对金融时间序列的复杂依赖性和时空上的不可区分性,Transformer 模型...
绝了!基于Transformer的时间序列预测最新SOTA!附12种创新方法和源码#人工智能 #深度学习 #时间序列 #transformer - 在搞AI科研,憋烦姐于20240309发布在抖音,已经收获了5.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
然后将每个 patch 视为一个 token,进行 embedding 以及加上位置编码,即可直接输入到普通的 Transformer 中(图中的 Transformer Encoder)。最后将向量展平之后输入到一个预测头(Linear Head),得到预测的单变量输出序列。 分patch(时间段)的好处主要有四点: ...