时间序列数据预测指南：12种Transformer架构模型和算法的比较与选择！

原创于 2025-12-28 08:30:00 发布 · 1.2k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#transformer #架构 #算法 #chatgpt #人工智能 #大模型学习 #大模型教程

简介

随着Transformer架构在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功，其强大的序列建模能力被迅速迁移至时间序列预测领域，引发了一场深刻的范式革命。从最初为解决长序列计算瓶颈而设计的效率优化模型（如Informer、Autoformer），到通过“分块”（Patching）思想重塑时间序列表示的PatchTST和TimesNet，再到当前以TimeGPT、Chronos、TimesFM为代表的大规模预训练基础模型的兴起，该领域的研究呈现出爆炸式增长。本文系统性地梳理一系列关键的基于Transformer的时间序列算法与大模型，详细介绍其核心架构创新，对比分析其设计哲学与性能差异，并总结它们在主流基准数据集上的表现。

从NLP到时间序列：Transformer的跨界优势

Transformer架构的核心是自注意力（Self-Attention）机制，它能够捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系，而不受它们之间距离的限制。这一特性使其在处理长距离依赖问题上天然优于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等传统序列模型，LSTM在处理长序列时容易出现梯度消失或爆炸问题。此外，Transformer的并行计算能力使其能够高效处理大规模数据集，为构建大型模型奠定了基础。这些优势使其成为时间序列预测领域极具吸引力的选择。

经典Transformer面临的挑战

然而，将原版Transformer直接应用于时间序列预测面临两大核心挑战：

二次方计算复杂度：自注意力机制的计算和内存复杂度与输入序列长度 L 的平方O(L^2)成正比。对于通常包含数千甚至数万个时间点的长序列时间序列（LSTF）预测任务，这种复杂度是不可接受的。
时间序列特性失配：原版Transformer为处理离散的文本符号而设计，缺乏对时间序列连续性、局部上下文信息、以及多尺度周期性等关键特性的有效建模。

为了克服这些挑战，研究者们从不同角度出发，提出了一系列创新的Transformer变体。

演进路线：从效率优化到大规模预训练

基于Transformer的时间序列模型演进大致遵循以下路径：

效率优化：早期研究聚焦于降低自注意力机制的计算复杂度，代表模型包括Informer、Autoformer、FEDformer等。
表征学习：中期研究转向如何更好地表示时间序列，Patching思想应运而生，将时间序列分割成块进行处理，催生了PatchTST、TimesNet等模型。
架构探索：研究者们探索了混合架构（如LSTM-Transformer）、新的注意力机制（DeformableTST）以及不同的维度建模方式（iTransformer）。
大规模预训练：当前最前沿的趋势是构建时间序列基础模型，利用海量数据进行预训练，以实现强大的零样本泛化能力，如TimeGPT、Chronos、MOMENT等。

Transformer效率优化：处理长序列的探索

这类模型的共同目标是解决原生Transformer在长序列上的计算瓶颈，使其能够高效地应用于LSTF任务。

1.Informer：概率稀疏注意力与生成式解码器

Informer是LSTF领域的开创性工作之一，它针对性地解决了Transformer的效率问题。

自注意力机制

这是Informer的核心。它基于一个观察：注意力分数分布通常是稀疏的，只有少数“关键”的查询-键对贡献了主要信息。该机制通过一种高效的查询稀疏性度量，只计算信息熵最高的Top-k个查询，从而将计算和内存复杂度从 O(L^2) 降低到 O(L*log L) 。
自注意力蒸馏

在编码器的每一层之后，通过卷积和池化操作对特征图进行“蒸馏”，减少序列长度，从而在堆叠多层网络时有效控制内存消耗，并突出主要特征。
生成式解码器

传统的自回归解码器需要逐点生成预测，速度慢且存在误差累积。Informer的解码器通过一次前向传播即可生成所有预测点，极大地提升了长序列预测的推理速度。
性能与局限

Informer在多个基准数据集上显著优于当时的传统方法，并展示了出色的计算效率。然而，其稀疏假设在某些数据分布下可能不成立，并且有研究指出其性能有时不如简单的线性模型。

2.Autoformer：序列分解与自相关机制

Autoformer在Informer的基础上，引入了更符合时间序列特性的设计理念。

深度分解架构

模型内部集成了一个序列分解模块，在模型的编码器和解码器中将时间序列分解为趋势-周期项和季节性项。这种设计使得模型可以分别对不同特性的成分进行建模，增强了可解释性和预测精度。
自相关机制

Autoformer摒弃了点对点的自注意力，转而使用基于快速傅里叶变换（FFT）的自相关机制。该机制通过计算序列与其不同延迟（lag）版本之间的相关性来发现基于周期的依赖关系，并将计算复杂度优化到近线性的O(L*log L)。
性能表现

Autoformer在六个主流基准数据集上取得了当时的SOTA（State-of-the-Art）性能，相比之前的模型有38%的相对改进。但后续研究也指出，在某些长预测场景下，其性能仍有提升空间。

3.FEDformer：频域增强与线性复杂度

FEDformer进一步探索了频域在时间序列建模中的应用，旨在实现严格的线性复杂度。

频域注意力

通过傅里叶变换将时间序列转换到频域，利用频域的稀疏性，只选择少数重要的频率分量进行注意力计算，从而实现了O(L) 的线性计算复杂度。
混合专家机制（MoE）

在频域中，FEDformer使用一个专家网络来学习选择重要的频率，进一步提升了模型的表示能力。
频率增强块

该模块与注意力机制协同工作，直接在频域上对序列进行操作，补充了注意力机制可能忽略的信息。
与Informer的效率对比

FEDformer在理论上实现了比Informer更低的线性复杂度。然而，在实际应用中，由于FFT等操作的常数开销，其推理时间有时可能比Informer更长。但总体而言，它在保持高效率的同时，通常能在准确率上取得更好的表现。

4 Pyraformer

Pyraformer（金字塔注意力Transformer）是另一款为高效处理长序列而设计的模型。其核心思想是通过构建一个多分辨率的表示来捕捉时间序列在不同尺度上的依赖关系。它引入了金字塔注意力模块（Pyramidal Attention Module, PAM），通过在粗尺度上构建节点间的全连接图，并在细尺度上构建节点与其父节点之间的连接，从而以 \mathcal{O}(L) 的复杂度和内存消耗捕捉长短期的时序依赖。

Patching策略的兴起与演进

Patching（分块）思想是近年来时间序列Transformer领域最重要的突破之一。它借鉴了计算机视觉领域Vision Transformer（ViT）的成功经验，将连续的时间序列分割成一个个小的子序列片段（Patch），然后将这些Patch作为模型处理的基本单元（Token）。

5.PatchTST：将时间序列视为“补丁”序列

PatchTST是应用Patching思想并取得巨大成功的代表作。将一个长的时间序列分割成多个等长的、可能重叠的Patch。每个Patch被送入一个共享的Transformer编码器进行学习。这种方法有几个优点：

保留局部语义

与逐点处理相比，Patch保留了子序列内部的局部上下文信息。
缩短输入序列长度

对于长度为L的序列，如果Patch长度为P，步长为S，则Transformer的输入序列长度变为约 L/S，大大降低了计算负担。
更好的表征

模型可以学习到Patch之间的关系，而不是单个时间点之间的关系。
性能表现

PatchTST在多个基准数据集上（如ETT系列、Weather等）取得了非常出色的性能，尤其是在长期预测任务中，其MSE和MAE指标相比之前的模型有显著改进。在ETTh1数据集上，无论是零样本预测还是微调，PatchTST都展现了强大的能力。然而，也有研究指出，在某些数据集上其表现可能不稳定，甚至简单的线性模型有时能取得更好的结果，这引发了对Transformer模型在时间序列领域鲁棒性的广泛讨论。

6.TimesNet：捕捉多周期性的新维度

TimesNet在Patching的基础上，提出了一个全新的视角来捕捉时间序列复杂的周期性。

将1D序列变换为2D张量

TimesNet认为现实世界的时间序列通常混合了多个周期（例如，电力消耗数据有日周期、周周期）。它通过快速傅里叶变换（FFT）分析序列的主要周期，并根据这些周期将原始的一维时间序列重塑成一个二维张量。
利用2D视觉骨干网络

重塑后的2D张量，其行代表周期内的变化，列代表不同周期之间的变化。TimesNet巧妙地利用了为计算机视觉设计的2D卷积神经网络（如Inception块）来同时捕捉这两种变化，从而有效建模多周期性。
性能表现

TimesNet在多个任务（预测、插补、分类等）上都取得了SOTA性能。特别是在M4竞赛数据集上，TimesNet的短期预测表现非常突出。有报告称其在M4上的OWA（Overall Weighted Accuracy）指标达到了0.851，优于许多其他先进模型。

7.iTransformer：反转Transformer的维度应用

iTransformer对传统Transformer在时间序列中的应用提出了颠覆性的思考。传统Transformer及其变体（包括PatchTST）都是将注意力机制应用于时间维度，学习不同时间点或Patch之间的关系。然而，iTransformer认为，对于多变量时间序列，不同变量（variates）之间的相互影响可能比时间点之间的关系更重要。因此，它“反转”了Transformer的应用方式：

将整个时间序列视为一个Token

每个变量的完整时间序列被视为一个单独的Token。
在变量维度上应用注意力

注意力机制被用来学习不同变量之间的依赖关系。
使用MLP处理时间信息

对于每个变量内部的时间信息，则通过简单的多层感知机（MLP）进行建模。
与DeformableTST的对比

iTransformer和DeformableTST代表了两种不同的设计哲学。iTransformer认为注意力机制不适合时间序列建模，转而依赖线性层，因此其性能在某些任务中更接近线性模型。而DeformableTST则坚持使用注意力机制，并通过改进其设计来提升性能。这导致iTransformer在一些困难的单变量预测任务上可能不如DeformableTST，因为后者的可变形注意力能更好地捕捉时序动态。

混合架构模型：博采众长

为了结合不同模型的优点，研究者们设计了多种混合架构。

8.LSTM-Transformer混合模型

这类模型旨在融合LSTM对局部和短期依赖的强大捕捉能力与Transformer对全局和长期依赖的建模优势。通常的架构是先用LSTM网络（或其变体GRU）处理输入序列，提取包含局部动态信息的特征，然后将这些特征序列送入Transformer的编码器，以捕捉全局的依赖关系。这种组合可以有效缓解LSTM的梯度消失问题，并弥补Transformer对局部模式不敏感的短板。

实验表明，LSTM-Transformer混合模型在多种预测任务（如电力消耗、空气质量）中，其准确性和鲁棒性通常优于单独使用LSTM或Transformer的模型。然而，这种混合架构也增加了模型的复杂度和计算成本，需要在性能和效率之间做出权衡。

扩散模型与Transformer的结合

扩散模型（Diffusion Models）因其强大的生成能力在图像和音频领域取得了巨大成功。近年来，研究者开始将其与Transformer结合，用于时间序列预测和生成。

9.TimeDART

这是一个自监督的预训练框架，它创新地结合了因果Transformer和扩散模型。其核心思想是，使用因果Transformer来学习序列的全局自回归结构，同时利用扩散模型对序列的局部片段（Patch）进行去噪和精炼，从而同时捕捉长期动态和细粒度的局部模式。实验表明，TimeDART在预测和分类任务中均取得了SOTA性能。

10.TimeDiT

这是一个更通用的时间序列基础模型，它同样基于扩散模型和Transformer架构。TimeDiT的创新之处在于其高度的灵活性和通用性：

统一任务掩码机制：通过新颖的掩码策略，TimeDiT可以用同一个模型统一处理预测、插补（imputation）、异常检测等多种任务。
物理知识集成：它能够将物理约束（如偏微分方程）作为先验知识融入生成过程，这在科学计算和工程领域具有重要意义。
鲁棒性：在处理缺失值、多分辨率数据方面表现出强大的鲁棒性。

11.ConvTrans

结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer。CNN擅长提取局部特征和空间层次结构，可以作为Transformer的前置处理器，增强模型对局部模式的感知能力。

12.ETSformer

将经典的时间序列分解方法——指数平滑（Exponential Smoothing, ETS）与Transformer相结合。模型首先使用ETS组件来建模和移除序列的趋势和季节性，然后让Transformer专注于对剩余的复杂残差序列进行建模。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到优快云的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

在这里插入图片描述