融合LSTM与Transformer做时间序列预测，发高分轻轻松松！

最新推荐文章于 2025-04-25 15:01:07 发布

江湖人称麻花滕

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文章标签： lstm transformer 人工智能知识图谱 python 机器学习学习

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LSTM结合Transformer，在时间序列预测上效果拔群！不仅巧妙融合了二者的优势，还构建了一个强大而灵活的预测框架，为我们处理复杂时间序列数据提供了更牛x的工具。

这方向如今是深度学习领域的热门研究主题，前景非常可观，在工业物联网(如设备故障预警)、智慧城市(如交通流量预测)、生物医学、环境科学(如气象预测)等领域都有广泛应用。相关成果频繁发表于顶会顶刊，尤其是跨学科相关的。

Energy consumption prediction strategy for electric vehicle based on LSTM-transformer framework

方法：论文提出了一种基于LSTM-Transformer框架的电动汽车能耗预测方法，通过整合车辆参数、环境因素、驾驶风格和驾驶条件等多维度特征，利用LSTM处理时间序列数据的短期依赖性，并结合Transformer的自注意力机制捕捉长期依赖关系，从而实现高精度的电动汽车电池剩余电量（SOC）预测。

创新点：

提出了一种基于电池电压和电流随时间积分的数值重构方法，用于精确估计电动车能耗变化。
引入了一种基于LSTM-Transformer模型的电动车能耗预测框架，与传统模型相比，提高了预测精度和泛化能力。
提出了基于短途电力消耗预测的长途电动车能耗预测新方法，在选定的数据集上表现出良好的预测精度。

A hybrid Transformer-LSTM model apply to glucose prediction

方法：论文提出了一种基于混合Transformer-LSTM模型的血糖预测方法，利用连续血糖监测（CGM）系统收集的数据，通过结合Transformer的长距离依赖捕捉能力和LSTM的时间序列建模优势，实现了对血糖水平的高精度预测。

创新点：

提出了一种创新的混合模型，将Transformer的全局数据上下文处理能力与LSTM的时间序列建模优势相结合，用于提升血糖预测的准确性。
通过对大量CGM数据集的训练和验证，证明了混合Transformer-LSTM模型在实时血糖预测中的优越性。

TCLN: A Transformer-based Conv-LSTM network for multivariate time series forecasting

方法：论文提出了一种基于Transformer和LSTM的多变量时间序列预测模型TCLN，通过结合Transformer的自注意力机制和LSTM的时间序列建模能力，同时引入多核卷积神经网络来提取空间特征，有效捕捉时间序列中的长期依赖、空间关联和时空相关性，显著提升了多变量时间序列预测的准确性。

创新点：

多核卷积神经网络（CNN）层用于提取比传统简单CNN更丰富的空间信息。
结合Transformer编码器层和长短期记忆（LSTM）网络，TCLN模型能够有效捕获时间序列中的长期时序信息。
通过将自回归（AR）模型集成到TCLN中，增强了模型的鲁棒性。

A time series driven model for early sepsis prediction based on transformer module

方法：论文提出了一种基于LSTM+Transformer的时间序列预测模型，用于早期预测脓毒症。通过分析患者在脓毒症发病前4小时、8小时和12小时的时间序列数据，模型在12小时时间窗口内表现出色，准确率达到0.964，显著优于传统方法。

创新点：

提出了一种创新的基于Transformer架构的时间序列数据预测模型，专门用于预测脓毒症的早期发生。
引入了不同的时间窗口（如发病前4小时、8小时和12小时）来收集患者的时间序列数据，并通过调整时间窗口来比较不同模型的预测能力。
开发了一个将预测模型与医院信息系统集成的框架，通过实时收集患者数据来测试模型。

如何学习大模型 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。

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