Transformer 时间序列预测价格预测产量预测精讲完整代码数据毕业设计

最新推荐文章于 2025-04-05 19:00:00 发布

程序员奇奇

最新推荐文章于 2025-04-05 19:00:00 发布

阅读量6k

点赞数 7

分类专栏：深度学习机器学习实战文章标签： transformer 深度学习时间序列预测产量预测价格预测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/130291132

版权

深度学习机器学习实战专栏收录该内容

45 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本博客深入讲解Transformer模型如何用于时间序列预测，包括价格和产量预测，提供完整的代码和数据集，适合作为毕业设计参考。通过项目视频，详细解析每个步骤，帮助理解并实现预测任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

项目视频讲解：Transformer的时间序列预测价格预测产量预测精讲完整代码数据毕业设计_哔哩哔哩_bilibili

本博客付完整的代码数据：

完整代码如下：

#pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
import numpy as np
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import torch
from torch import nn
import torch.utils.data as data
import torch.nn.functional as

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

程序员奇奇

关注关注

7
点赞
踩
33

收藏

觉得还不错? 一键收藏
20
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Transformer模型在时间序列预测中的应用——价格和产量预测

CodeWOW的博客

09-22

558

总结起来，本文介绍了如何使用Transformer模型进行时间序列预测，特别是价格和产量预测。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。在此示例中，我们首先定义了模型的参数，然后创建了TransformerEncoder的实例。在每个训练周期中，我们迭代数据加载器中的每个批次，并计算损失和梯度，然后更新模型参数。在此示例中，我们将价格和产量值归一化到0到1之间，并创建一个TimeSeriesDataset实例作为我们的数据集。

Transformer预测 | Pytorch实现基于Transformer的时间序列预测（含单步与多步实验）

算法如诗的博客

10-08

1265

Transformer预测 | Pytorch实现基于Transformer的时间序列预测（含单步与多步实验）

20 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Transformer时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）

11-14

Transformer多特征输入时间序列预测（Pytorch完整源码和数据），可以做风电预测，光伏预测，寿命预测，浓度预测等。 Python代码，基于Pytorch编写 1.多特征输入单步预测预测。 2.可用作风电预测，光伏预测等。 3.代码本人编写和调试，注释清晰. 4.csv,xlsx读取，只要替换自己数据集即可。 Transformer可以帮助模型捕获全局依赖关系和长距离依赖。 6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。

聚划算！Transformer-LSTM、Transformer、LSTM三模型多变量回归预测

matlab_dingdang的博客

04-05

764

在当今数据驱动的世界中，精准的预测能力对于各行各业的决策制定至关重要。尤其是在电子商务领域，准确预测商品销量、库存需求等关键指标能够显著提升运营效率、降低成本并最大化利润。聚划算作为阿里巴巴旗下的核心营销平台，其商品销量预测对整体业务的优化具有举足轻重的作用。本文将深入探讨三种深度学习模型——Transformer-LSTM、Transformer和LSTM——在聚划算场景下进行多变量回归预测的应用，旨在比较它们的性能表现，并探讨各自的优势与局限性。首先，我们有必要理解多变量回归预测的背景与挑战。

Transformer for Time Series Prediction完整代码

m0_61010858的博客

03-05

2906

Transformer用于时间序列预测的完整代码

【Time Series】【专题系列】三、Transformer时序预测代码实战

小博客大智慧

02-13

5158

本文目标是：通过一个.py文件，以最少第三方依赖库的原则实现“基于Transformer的时间序列预测”任务。

【SVM时序预测】基于遗传算法优化支持向量机GA-SVM农产品价格时间序列预测附matlab代码

matlab_dingdang的博客

03-26

265

随着大数据、云计算技术的兴起,越来越多的回归模型、分类模型出现在人们的视野中。同时也伴随着越来越多的模型的改进与成熟。这些技术的发展,成熟以及农产品价格数据的出现为农产品价格预测走进研究人员的视野提供了契机,引起了很多研究人员的关注。中国作为农产品生产以及消费大国,农产品的价格不仅关乎着消费者的利益,同时也对于农产品生产的调控有着重要意义。现在的农产品价格预测模型主要是数据挖掘、机器学习领域中的方法,对于时间序列分析的应用较为少见,而且传统的时间序列分析对于价格的有很大的延迟性,导致预测的精度较差。

Transformer预测销售量

My Blogssssssssss~~~

12-12

2569

Transformer实现销售量预测，完整Python代码，包含Transformer核心代码以及matplotlib绘图等。

LSTM+Transformer时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）

11-14

LSTM+Transformer时间序列预测时间序列预测结合了Transformer和LSTM的深度学习模型，用于处理具有多个特征输入的时间序列数据，并进行预测。 6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客...

【时间序列预测】 Matlab实现TCN-Transformer时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）

最新发布

04-24

内容概要：本文档详细介绍了一个基于Matlab实现的TCN-Transformer时间序列预测项目。该项目旨在通过结合TCN（时序卷积网络）和Transformer（变换器）模型的优势，解决传统时间序列预测方法在处理复杂长序列、非线性...

MATLAB实现TCN-Transformer时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）

02-24

使用者可通过此项目实现复杂时间序列数据的本地特征提取和全局依赖性捕获，以满足业务需求。目标是提升时间序列预测精度，并且支持多个行业的应用需求，例如股票走势分析、天气预报等。其他说明：本项目文档不仅...

上篇 | 使用 Transformers 进行概率时间序列预测

Hugging Face

02-21

989

介绍时间序列预测是一个重要的科学和商业问题，因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。关于基于深度学习进行时间序列预测的论文:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3533382《预测: 方法与实践》在线课本的中文版:https://otexts.com/fppcn/概率预测...

Deep-Time-Series-Prediction:Seq2Seq，Bert，Transformer，WaveNet用于时间序列预测

05-24

深度系列用于时间序列预测的深度学习模型。楷模 Seq2Seq /注意 WaveNet 变压器/变压器快速开始 from deepseries . models import Wave2Wave , RNN2RNN from deepseries . train import Learner from deepseries . data import Value , create_seq2seq_data_loader , forward_split from deepseries . nn import RMSE , MSE import deepseries . functional as F import numpy as np import torch batch_size = 16 enc_len = 36 dec_len = 12 series_len = 1000

time-series-prediction:天池时间序列预测比赛的回购

03-21

2月22日打卡学习记录一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，出了很多模型奇妙的bug最后还是好不容易在最后关头跑通了。。太难了我的天。通过pycharm终端构建图像将图像推送到我的注册表成功记录得分：-16 2月26日打卡学习记录因为数据很多，所以我们使用tsfresh来生成功能，只是一个自动的功能工程，然后套入了模型。后续思路是使用transformer来进行预测。

深度学习算法transformer（时序预测）

weixin_43336108的博客

05-08

4443

【代码】深度学习算法transformer（时序预测）

数据分享|SAS与eviews用ARIMA模型对我国大豆产量时间序列预测、稳定性、白噪声检验可视化...

拓端研究室TRL

04-13

786

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31480我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于ARIMA的大豆产量预测应用程序，运用SAS与eviews软件对全国1957...

【LSTM时序预测】基于贝叶斯网络优化CNN-LSTM实现股票价格预测附matlab代码

qq_59747472的博客

01-24

1087

针对股票价格预测中深度学习算法参数优化效率低,预测准确率差等问题,在长短期记忆网络算法(LSTM)的基础上提出一种基于贝叶斯优化的CNN-LSTM算法.利用CNN提取特征，利用长短期记忆网络对股票数据进行时间序列预测,并运用贝叶斯优化算法对长短期记忆网络的超参数进行迭代优化.利用公开数据集对算法进行验证,结果表明,相较于其他算法,优化后的算法在优化参数,提高预测准确率方面有明显改善，在股票时间序列预测的实证性研究中表明,比传统BP模型在预测精度上提高12.81%.

Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测

zzh1464501547的博客

10-29

5188

Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测关注人工智能学术前沿回复：ts35 5秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要直到最近，递归神经网络还是捕获时序相关性的最佳方法之一。然而，随着Transformer的引入，已经证明了只有注意机制而没有任何RNN的体系结构可以改进各种序列处理任务(例如NLP)的结果。此后的多项研究表明，类似的方法可以应用于图像、点云、视频、音频或时间序列预测。此外，诸如Perceiver或 Informer等解决方案已经被引入，以扩

【NLP】毕设学习笔记（二）transformer

qq_41821608的博客

04-15

1066

文章目录transformer组成encoder/decoder组成1.self-Attenion背景概念attention函数计算2.Feed Forward Neural Network（前馈神经网络）transformer transformer组成由若干encoder-decoder组成 encoder/decoder组成 1.self-Attenion 背景九几年，Attention机制在视觉图像领域被提出。2014年，有团队使用attention机制在RNN上进行图像分类。2017年，

Transformer 时间序列预测 价格预测产量预测 精讲完整代码数据 毕业设计

Transformer 时间序列预测价格预测产量预测精讲完整代码数据毕业设计