Transformer模型的多变量时间序列预测：北京天气

最新推荐文章于 2025-09-19 10:43:06 发布
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文章标签： transformer 深度学习 人工智能 机器学习-深度学习
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本文介绍了如何使用Transformer模型预测北京的天气，特别是通过多变量（温度、湿度、风速等）预测未来24小时的温度。模型构建、数据准备和训练过程均有详细说明，强调了在实际应用中数据预处理、超参数调整和模型优化的重要性。

时间序列预测是一项重要的任务，可用于预测未来的趋势和模式。Transformer是一种强大的神经网络模型，最初用于自然语言处理任务，但也可以应用于时间序列预测。在本文中，我们将使用Transformer模型来预测北京的天气情况。我们将使用多变量输入（包括温度、湿度和风速等特征）来预测单变量输出（例如未来24小时的温度）。

首先，我们需要准备数据集。我们可以从气象站获取历史天气数据，包括温度、湿度、风速等多个特征。我们将使用这些特征作为输入，以预测未来24小时的温度作为输出。数据集应该包含足够的历史数据，以便模型能够学习到天气模式和趋势。

接下来，我们需要构建Transformer模型。Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列转换成隐藏表示，而解码器则使用隐藏表示生成输出序列。在我们的情况下，输入序列是多变量特征，输出序列是未来24小时的温度。

下面是使用PyTorch实现的Transformer模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import
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哈喽，我不是小upper，今天和大家聊聊基于Transformer与随机森林的多变量时间序列预测。不懂T的小伙伴可以看我上篇文章:一文带你彻底搞懂！！在多变量时间序列预测领域，我们常常需要依据来预估多个变量在未来的取值。打个比方，在分析城市交通流量时，就涉及到多个，像不同路段的车流量、车速等，我们要预测这些变量未来的变化情况。以往常用的时间序列预测方法，比如ARIMA和，存在一定的局限性。它们一般假定数据之间呈现线性关系，可在实际的复杂系统中，数据间的关系往往并非如此简单。现实中的数据不仅存在。
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本文是由Enrique Orozco López、David Kaplan和Anna Linhoss撰写的研究报告，发表在《水资源研究》期刊上。文章探讨了Transformer神经网络（TNNs）在环境时间序列预测（TSF）中的应用，特别是在利用历史观测和天气预报信息预测未来环境变量值方面的潜力。研究涉及的领域包括河流流量、水位、水温和盐度等环境变量，研究区域包括佛罗里达的Peace River流域和路易斯安那的墨西哥湾北部。
transformer多变量序列
02-04
### 使用Transformer模型处理多变量时间序列 #### 方法概述 为了有效处理多变量时间序列，可以利用更高级的Transformer变体，例如采用ViT或Swin Transformer等更先进的Transformer模型[^1]。这些模型能够更好地捕捉复杂的时间依赖性和跨特征的相关性。 在具体应用方面，有研究展示了如何在北京天气预报场景下使用Transformer模型来进行多变量时间序列预测[^2]。这表明通过适当的数据预处理和技术调整，Transformer可以在实际环境中发挥重要作用。 #### 实现细节 当基于Keras框架构建此类模型时，通常会涉及以下几个关键组件： - **输入层**：定义适合于多维时间序列数据结构的输入张量； - **嵌入层（Embedding Layer）**：虽然主要用于自然语言处理领域中的词向量化，在某些情况下也可以用于数值型特征编码；然而对于连续值的时间序列来说，可能不需要此步骤而是直接进入后续网络部分。 ```python inputs = Input(shape=(timesteps, features)) ``` - **位置编码（Positional Encoding）**：考虑到时间顺序的重要性，加入绝对/相对位置信息有助于提升性能。 - **自注意力机制（Self-Attention Mechanism）**：这是整个架构的核心所在，允许不同时间步之间建立联系并加权求和得到新的表示形式。 - **前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）**：作为残差连接的一部分存在，进一步增强表达能力。 - **输出层**：根据任务需求设计相应的回归头来完成最终预测目标。 下面给出一段简化版代码片段展示了一个基本流程： ```python from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Input import tensorflow as tf def transformer_encoder(inputs, head_size, num_heads, ff_dim, dropout=0): # Multi-head self attention mechanism with positional encoding. x_atten = tf.keras.layers.MultiHeadAttention( key_dim=head_size, num_heads=num_heads, dropout=dropout )(inputs, inputs) # Add & Norm (Residual connection followed by layer normalization). x_addnorm_1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(x_atten + inputs) # Feed forward neural network. dense_out = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(ff_dim, activation="relu"), tf.keras.layers.Dropout(dropout), tf.keras.layers.Dense(head_size) ])(x_addnorm_1) # Another add & norm operation after FFNN block. return tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(dense_out + x_addnorm_1) # Define the model architecture using functional API style. input_shape = (None, n_features) # Replace `n_features` according to your dataset's characteristics. model_input = Input(shape=input_shape) transformer_output = transformer_encoder(model_input, head_size=64, num_heads=8, ff_dim=32) output_layer = Dense(units=n_predictions)(transformer_output) # Adjust 'units' based on prediction requirements. final_model = tf.keras.Model(inputs=model_input, outputs=output_layer) ``` 上述代码实现了带有单个编码器模块的基础版本，并可根据实际情况扩展至更深层数或多解码器配置以适应更加复杂的业务逻辑。
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