基于时间序列分析的预测实战：从LSTM到Transformer

时间序列分析是数据科学中的重要领域，广泛应用于金融、气象、医疗等领域。长短期记忆网络（LSTM）是处理时间序列数据的经典方法，而Transformer则通过引入自注意力机制进一步提升了预测性能。本文将通过一个完整的实战案例，展示如何使用LSTM和Transformer进行时间序列预测，并提供详细的代码实现。

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案例背景

我们选择预测股票价格作为案例，使用某股票的历史价格数据进行训练和预测。

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代码实现

1. 环境准备

首先，安装所需的Python库：

pip install torch numpy pandas matplotlib

2. 数据准备

加载股票价格数据并进行预处理：

import numpy as np
import pandas