Transformer时间序列预测-多变量输入-单变量输出+多变量输出，完整代码数据，可直接运行

最新推荐文章于 2025-10-06 07:30:00 发布
最新推荐文章于 2025-10-06 07:30:00 发布
阅读量2.2k 收藏 7
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： transformer neo4j 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/StyVue/article/details/132982225
本文介绍了如何使用Transformer模型进行多变量输入、单变量或多变量输出的时间序列预测。提供了一个完整的Python代码示例，包括数据生成、模型构建、训练及预测，展示了Transformer在时间序列预测任务中的应用。

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务。然而，Transformer也可以用于时间序列预测，尤其适用于多变量输入和单变量或多变量输出的情况。本文将介绍如何使用Transformer进行时间序列预测，并提供一个完整的代码示例，使读者可以直接运行并进行实验。

在开始之前，我们需要确保已经安装好必要的Python库，包括TensorFlow和NumPy。首先，导入所需的库：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们生成一个随机的多变量时间序列数据，并将其可视化：

def generate_data
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【多变量时间序列预测】MATLAB实现基于MI-MO-Transformer 多输入多输出结构（MI-MO）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GU
08-04
内容概要：本文档详细介绍了一个基于多输入多输出结构（MI-MO）结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目依托MATLAB平台，涵盖了从数据预处理、模型设计与实现、训练调优到部署应用的全流程。文档首先...
BKA-Transformer-BiLSTM黑翅鸢优化算法多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
最新发布
11-04
3.data为数据集，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价。
时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子
weixin_30401605的博客
08-09 1376
目录 时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测：使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置、预处理与探索 所用的...
Transformer时间序列预测 - 多变量输入 - 单变量输出 + 多变量输出，完整代码数据，可直接运行
web_bug407的博客
09-22 1231
本文将为您提供一个完整的Transformer时间序列预测模型的代码示例，该模型可以处理多变量输入并生成单变量输出和多变量输出。如果您需要生成多变量输出，可以将输出序列的维度更改为所需的值，并相应地调整训练数据的预处理过程。例如，如果您希望生成具有3个变量的输出序列，您可以将。该函数将接受输入和输出序列的维度、Transformer的超参数和其他选项作为参数。以上代码会创建一个具有指定超参数的Transformer模型，并在训练数据上进行训练。现在，我们可以加载训练数据和验证数据，并对它们进行预处理。
【必收藏】Transformer+LSTM+TCN+XGBoost：时间序列预测的终极融合指南，小白也能看懂！
Android23333的博客
10-06 1732
本文详细介绍了如何将Transformer、LSTM、TCN和XGBoost四种模型组合应用于时间序列预测，充分发挥各模型优势：Transformer捕捉全局依赖，LSTM建模序列记忆，TCN提取局部特征，XGBoost拟合工程特征。文章提供了多种融合策略（加权平均、stacking、残差提升等）的数学原理及实现方法，并通过完整案例验证了组合模型能显著降低偏差与方差，提高预测精度与鲁棒性，为复杂时间序列问题提供了解决方案。
使用 Transformer 做预测 （代码+原理）
热门推荐
weixin_39986534的博客
08-19 2万+
数据集制作 首先我们直接上代码 还是用波士顿房价数据集作为测试 from sklearn import datasets # 导入库 from sklearn.model_selection import train_test_split boston = datasets.load_boston() # 导入波士顿房价数据 train = boston.data # sample target = boston.target # target # 切割数据样本集合测试集 X_train,...
【风电预测】基于被囊群优化算法TSA优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率预测附matlab代码
m0_57702748的博客
07-17 1038
风电功率预测对于提高电力系统稳定性和可靠性至关重要。近年来，深度学习方法在风电功率预测领域展现出巨大潜力。本文提出一种基于被囊群优化算法 (TSA) 优化卷积神经网络 (CNN) 结合注意力机制的长短记忆网络 (LSTM-Attention) 的风电功率预测模型。该模型利用 CNN 提取时间序列中的局部特征，并结合 LSTM 捕捉时间依赖性，进而引入注意力机制以增强模型对重要特征的关注，最后采用 TSA 优化模型参数，提升预测精度。
PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（四）：多模型滚动预测
KI的博客
05-28 1万+
PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（四）：多模型滚动预测
利用 Transformer 网络建立预测模型
Warmer_Sweeter
06-18 5081
引言我最近读了一篇非常有趣的论文：Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence...
基于Transformer模型的时间序列预测代码
weixin_48421200的博客
02-19 5791
MATLAB写Transformer时间序列预测的代码
使用PyTorch实现Transformer进行多变量多步长时间序列预测
Bsv___的博客
09-18 1261
在本文中，我们将使用PyTorch库来构建一个Transformer模型，用于多变量多步长时间序列的预测。接下来，我们将定义Transformer模型的各个组件。接下来，我们定义一个自注意力层（SelfAttention），它将输入序列分为多个头（heads）并计算每个头的注意力权重。现在，我们已经定义了Transformer模型的所有组件，我们可以使用它来进行多变量多步长时间序列的预测。现在，我们可以定义完整的Transformer模型，它由多个编码器层和解码器层构成。我们还需要定义损失函数和优化器。
机器学习算法那些事 | 使用Transformer模型进行时间序列预测实战
csdn_xmj的博客
03-24 9744
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。
【python量化】将Transformer模型用于股票价格预测
xff123456_的博客
04-01 1万+
前言 下面的这篇文章主要教大家如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型，并将其用于股票价格预测当中。原代码在文末进行获取。 1、Transformer模型 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。这篇文章的目的主要是将带大家通过Pytor
实战二十二：pytorch transformer 时间序列预测 多变量输入 单变量输出 完整代码数据 可直接运行
07-01 1632
实战二十二：pytorch transformer 时间序列预测 多变量输入 单变量输出 完整代码数据 可直接运行
pytorch深度学习开发模板：时间序列预测Transformer模板 多变量输入 多变量输出，多变量输入，单变量输出。直接看最后一个
04-20 1119
Transformer 预测模型开发模板
Transformer 时间序列预测
VnReact的博客
09-23 1505
接着，我们定义了模型训练的过程，并使用训练好的模型进行预测。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。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。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。接下来，我们需要定义模型训练的过程。最后，我们可以使用训练好的 Transformer 模型进行时间序列预测。
AI实战：用Transformer建立数值时间序列预测模型开源代码汇总
Zack的博客
05-09 1万+
Transformer做数值时间序列预测
Python|基于Transformer的多变量风电功率预测研究
weixin_46039719的博客
11-13 583
利用Transformer模型进行多变量风电功率预测的关键是构建一个能够处理多变量输入的Transformer模型。然后，利用Transformer模型的自注意力机制来学习变量之间的关系，从而进行预测。在风电功率预测领域，也可以利用Transformer模型来进行多变量风电功率预测研究。通过利用Transformer模型进行多变量风电功率预测研究，可以有效地利用多变量之间的关系，提高预测的准确性和鲁棒性，为风电场的运营和管理提供更准确的预测结果。python3,tensorfolw2.5框架实现。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值