LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战教学

程序员奇奇

已于 2023-08-14 21:44:01 修改

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习机器学习实战文章标签： lstm transformer 人工智能混合模型时间序列预测 Transformer 时间序列预测 rnn

于 2023-08-14 21:36:48 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/132286272

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本文档是一篇关于LSTM与Transformer结合的混合模型在时间序列预测中的实战教学。通过视频和代码展示，详细讲解了模型构建过程及预测结果，提供了完整的数据项目链接供下载。

视频教学：LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战_哔哩哔哩_bilibili

模型结果：

代码：

# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# pip install matplotlib -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 torc

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使用深度学习预测交通流量：LSTM与Transformer模型的应用

斌擎科技

10-19

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交通拥堵一直是城市居民和交通管理部门面临的重要问题。随着城市化的不断发展，交通流量预测变得尤为关键，以便更好地规划道路、改善交通管理，同时帮助驾驶者选择最佳路径。在本博客中，我们将介绍如何使用深度学习模型，包括长短时记忆网络（LSTM）和Transformer，来进行交通流量预测。我们将提供清晰的思路和相应的Python代码，以帮助您理解和实施这一任务。

基于Lstm+transformer的刀具磨损预测实战

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厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

m0_59235945的博客

08-23

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（LSTM）的时序建模能力与Transformer的强大上下文表示能力相结合，显著提升了模型在处理复杂时序数据和自然语言处理任务中的表现。技术在文本生成、机器翻译和时间序列预测等多个领域展示了其潜力和有效性，其创新的方法和良好的表现使其成为研究的热点之一。为了帮助大家全面掌握的方法并寻找创新点，本文总结了的研究成果，这些论文的文章、来源以及论文的代码都整理好了，希望能为各位的研究工作提供有价值的参考。

太牛了！LSTM+Transformer结合，准确率飙升！

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``python```- `d_model`：输入和输出的特征维度（隐藏单元数）。- `nhead`：多头注意力机制中的头数。- `dim_feedforward`：前馈神经网络中间层的维度。- `dropout`：Dropout 层的丢弃率。- `activation`：激活函数的类型，默认为 ReLU。`nn.TransformerEncoderLayer` 的输入和输出形状如下：输入形状：(序列长度, 批量大小, 特征维度) 或 (批量大小, 序列长度, 特征维度)。

LSTM 与 Transformer 结合竟能让时空建模如此简单！

2501_91624122的博客

06-05

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本文探讨了LSTM与Transformer在时空建模中的互补性及其融合应用。LSTM擅长时序分析但空间建模不足，Transformer精于空间关系却存在时序损耗，两者结合可解决智能电网、自动驾驶等场景的复杂预测问题。研究提出了SwinLSTM等新型融合架构，通过分层处理实现"时序提取+空间融合"，实验表明其预测精度显著提升。此外，Transformer-LSTM-PSO模型结合优化算法，在电网预测中降低误差15-20%。这些创新方法为时空预测提供了更高效的解决方案，推动了相关领域的技术发

使用LSTM和Transformer模型进行时间序列数据的预测

YOLOv3333的博客

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然后，我们编译并训练模型，最后在测试集上进行预测，并计算预测结果的均方根误差（RMSE）作为评估指标。然后，我们构建了一个包含两个LSTM层和一个全连接层的LSTM模型，并使用均方误差作为损失函数进行编译和训练。通过适当的数据预处理和模型构建，我们可以利用这些模型来学习时间序列数据中的模式，并进行未来值的预测。在时间序列预测中，我们可以使用LSTM来学习数据中的时间模式，并根据过去的观测值预测未来的值。假设我们要预测股票价格，我们可以收集过去几天的股票价格作为输入序列，然后将下一天的股票价格作为目标值。

炸了炸了，LSTM结合Transformer推陈出新，准确度明显提升！

08-27

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LSTM与Transformer的结合，作为深度学习中的一项创新技术，近年来在学术界和工业界引起了广泛关注。这种混合模型巧妙地融合了LSTM在处理序列数据时的长短期记忆能力与Transformer在捕捉长距离依赖关系方面的优势，从而在文本生成、机器翻译和时间序列预测等多个领域取得了显著的性能提升。为了促进对这一技术更深入的理解和应用，我们精心挑选了近两年内发表的20篇关于LSTM+Transformer的前沿论文。

基于BiLSTM+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

时序笔记

09-26

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本文旨在探讨一种基于BiLSTM（双向长短期记忆网络）与Transformer混合模型的时间序列预测方法，专门用于交通流量的预测。BiLSTM模型以其能够捕捉序列数据中前后依赖关系的能力而闻名，尤其适合处理具有时间序列特性的数据。而Transformer模型，自2017年由Vaswani等人提出以来，凭借其自注意力机制（self-attention）和并行计算能力，在自然语言处理等多个领域取得了突破性进展。将这两种模型结合起来，旨在充分利用BiLSTM对时间序列局部依赖性的建模能力以及Transformer

PyTorch 时间序列预测实战：LSTM + Transformer 构建金融风控模型

aqiHandsome的博客

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我最近主要负责一个基于 PyTorch 的金融风控项目，使用 LSTM 和 Transformer 构建信用评分模型，并结合 Scikit-learn 进行特征选择与评估，整体系统具备良好的预测能力与稳定性。“我们使用 AUC-ROC、精确率、召回率等指标进行评估，并使用交叉验证和网格搜索优化超参数。“今天的面试就到这里，我们会综合评估你的表现，后续 HR 会联系你。“当然可以，比如定义一个用于时间序列预测的 LSTM 模型。“你是怎么使用 Transformer 的？“你是怎么评估和优化模型的？

基于LSTM-Transformer混合模型实现股票价格多变量时序预测(PyTorch版)

时序笔记

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本文提出了一种结合LSTM和Transformer的混合模型用于股票价格多变量时序预测。该方法通过LSTM处理局部时序特征，同时利用Transformer捕捉长期依赖关系。实验采用亚马逊股票数据集，包含开盘价、最高价、最低价和收盘价等特征。数据预处理阶段使用MinMaxScaler进行归一化，并将时间序列转换为监督学习格式。模型通过PyTorch实现，综合评估指标包括MAE、MAPE和R2等。结果表明，该混合模型能有效提升股票价格预测精度，为金融时序分析提供了新的解决方案。代码实现完整展示了从数据加载、特征

LSTM + Transformer 结合，模型性能效果炸裂

m0_73122726的博客

07-15

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近年来，这一混合模型在多任务实时预测中表现尤为突出，比如登上Nature子刊的最新混合架构LSTM-Transformer，即使数据保留率为50％，模型性能依然最优！本文总结了最近两年【LSTM结合Transformer】相关的15篇前沿研究成果，这些论文都整理好了，希望能给各位的学术研究提供一些启发！

杀疯了！融合LSTM与Transformer时间序列预测！！

2401_85325557的博客

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通过融合LSTM与Transformer，仅需时间序列预测。到底有哪些需要注意的点呢？这里，咱们通过原理以及抓住两个模型的重点关系，发挥各自的优势，给大家展现其中的魅力所在~

LSTM创新点不够？LSTM+transformer助你登顶Nature！

2501_91057708的博客

03-24

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2024年LSTM已经没有创新点了吗？何尝不换个角度LSTM + transformer做融合创新仍能登顶nature。LSTM擅于捕捉短期模式，却难以长效捕获复杂的依赖关系；Transformer虽能掌握全局趋势，却因计算复杂性而难以满足实时预测的需求。两者分别单独使用都会面临不同的问题，如无法捕获短期关系或计算复杂度过高。LSTM + transformer将两者的优势结合，助力工程系统实现高效、精准的多任务实时预测。

融合LSTM与Transformer做时间序列预测，发高分轻轻松松！收藏这一篇就够了！！

bugyinyin的博客

03-12

1334

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。

DL-Paper精读：LSTM + Transformer 架构模型

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07-11

6175

Transformer Language Models with LSTM-based Cross-Utterance Information Representation https://arxiv.org/abs/2102.06474arxiv.org Background 近来，源于某个神奇的需求，需要研究Transformer和LSTM相结合的模型架构。这两者作为自然语言领域两个时代的王者，似乎对立的戏份远大于合作。常理来说，在Transformer刚刚被提出来的一两年内，应该有很多关于..

综合LSTM、transformer优势，DeepMind强化学习智能体提高数据效率

机器学习社区

09-11

687

选自arXiv作者：Andrea Banino等机器之心编译编辑：陈萍、杜伟来自 DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体，它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构，可以提高处理数据效率。实验表明，CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。近些年，多智能体强化学习取得了突破性进展，例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中击败了职业星际玩家，超过了 99.8% 的人类