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 2025-05-30 11:51:33 发布
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文章标签： transformer neo4j 深度学习
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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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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
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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 1180
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。
突破Transformer！时间序列预测 ！！
2501_91666869的博客
04-15 566
假设你想预测股票价格，就像试着预测天气一样。股票价格随时间变化，里面既有规律（比如趋势和周期）又有很多突发的小波动。今天利用Transformer+ARIMA，对股票价格预测进行一个通透讲解。是一种传统的统计方法，它能捕捉股票价格的线性变化和一些短期波动，就好像用简单的数学公式来描述天气的温度变化。是近年来兴起的深度学习方法，最初用于处理自然语言，但它能通过“自注意力机制”捕捉长时间跨度内的关系，擅长发现数据中复杂的、非线性的模式。把两者结合起来，就能这样就有可能提高股票价格预测的准确性。
Transformer时间序列预测
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05-30 379
本文详细介绍了Transformer模型在时间序列预测中的输出调整方法。主要内容包括：1) 区分单步/多步预测和单变量/多变量预测四种任务类型；2) 修改基础结构，将Softmax改为线性输出层；3) 单步预测可直接使用全连接网络，多步预测需保留解码器结构；4) 推荐使用MSE或MAE作为损失函数；5) 提供变量级掩码、历史值填充等关键设计建议。通过调整输出层结构和解码方式，Transformer可以有效处理不同类型的时间序列预测任务。
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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。
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