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...
Transformer编码器能够学习有意义的patch间表示 这对于理解时间序列的高层结构至关重要 class TransformerEncoderBlock(nn.Module): def __init__( self, d_model: int, num_heads: int, feedforward_dim: int, dropout: float ): super(TransformerEncoderBlock, self).__init__() self.attention = nn.Multi...
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...
目前,以CNN、RNN和 Transformer 模型为代表的深度学习算法已经超越了传统机器学习算法,成为了时间序列预测领域一个新的研究趋向。这其中,基于Transformer架构的模型在时间序列预测中取得了丰硕的成果。 Transformer模型因其强大的序列建模能力,很适合时间序列这种也是序列类型的数据结构。但与文本序列相比,时间序列具有很多独特...
1.Matlab基于Transformer多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; ...
【Transformer时序预测】Transformer单变量时间序列预测,基于Transformer单变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。参数可方便更改,程序和excel数据放在一个文件夹,注释明细。Transforme
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...
【Transformer-GRU时序预测】Transformer-GRU单变量时间序列预测,基于Transformer-GRU单变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。参数可方便更改,程序和excel数据放在一个文件夹,注释明细。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZpiUkpps ...
作为Transformer核心的注意力机制在《金融时间序列分析--CNN+LSTM+Attention预测股市》一文中已有过介绍,这里不再展开。除了注意力子层之外,编码器和解码器中的每个层都包含一个逐位置全连接前馈网络层(FFN)。FFN 是一个非线性层,独立地应用于序列中的每个位置。它由两个线性转换组成,两个线性转换通过一个非线性激...
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5.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!