东莞 企业 网站制作全网整合营销公司

Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。下面是将Transformer模型应用于时间序列预测的一般步骤：

数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和目标预测值。通常，你需要将时间序列转换为固定长度的滑动窗口序列，以便输入到Transformer模型中。

特征编码：对于时间序列数据，你需要将每个时间步的特征进行编码。这可以包括使用嵌入层将离散特征进行向量化，或者使用标准化和缩放等技术处理连续特征。

Transformer模型构建：构建Transformer模型的编码器和解码器部分。编码器将历史观测值作为输入，并生成一系列编码表示，解码器则将编码表示和未来时间步的目标值作为输入，并生成预测结果。

自注意力机制：在Transformer模型中，自注意力机制是关键组件之一。它能够学习序列中不同位置之间的关联性，并在预测时利用这些关联性来捕捉时间序列数据的长期依赖关系。

损失函数和优化：选择适当的损失函数来度量预测结果与目标值之间的差距，并选择合适的优化算法来最小化损失函数。

训练和预测：使用历史观测值进行模型训练，并在训练完成后使用模型进行预测。预测过程中，可以使用滚动预测的方式，逐步向前预测未来的时间步。

需要注意的是，时间序列预测中的一些特定问题，如季节性、趋势等，可能需要额外的处理方法。此外，根据具体任务的不同，还可以对Transformer模型进行一些修改和调整，以适应时间序列预测的需求。

这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为数据。这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的销售情况，总共创建17