Transformer模型在时间序列预测中的应用——价格和产量预测

时间序列预测是一项重要的任务，可以应用于多个领域，如金融、气象和生产等。价格和产量预测是其中的两个关键应用，可帮助企业做出合理的决策和规划。在本文中，我们将介绍如何使用Transformer模型进行时间序列的价格和产量预测，并提供完整的代码和数据。

首先，让我们了解一下Transformer模型。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译和语言生成。然而，Transformer模型也适用于时间序列预测任务，因为它能够捕捉序列中的长期依赖关系。

我们将使用Python编程语言和PyTorch深度学习框架来实现Transformer模型。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim