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基于Transformer時間序列預(yù)測模型
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特色：1、單變量，多變量輸入，自由切換?
???????????2、單步預(yù)測，多步預(yù)測，自動切換
???????????3、基于Pytorch架構(gòu)
???????????4、多個評估指標(biāo)（MAE,MSE,R2,MAPE等）
???????????5、數(shù)據(jù)從excel文件中讀取，更換簡單
???????????6、標(biāo)準(zhǔn)框架，數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集，測試集
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黑科技小土豆的博客_CSDN博客-深度學(xué)習(xí),32單片機領(lǐng)域博主
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Transformer 模型是一種基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由 Google 在 2017 年提出，用于處理序列到序列（sequence-to-sequence）的自然語言處理任務(wù)。相較于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，Transformer 模型不需處理輸入序列的時序關(guān)系，能夠更好地捕捉序列間的全局關(guān)系，提高模型的性能。
Transformer 模型源于 encoder-decoder 框架，其中 encoder 用于將輸入序列轉(zhuǎn)換成一組特征向量，decoder 用于將這些特征向量轉(zhuǎn)化到輸出序列。Transformer利用自注意力機制代替了傳統(tǒng) RNN 模型中的循環(huán)意見機制。
Transformer 模型的優(yōu)點包括：
- Transformer 模型通過自注意力機制處理序列數(shù)據(jù)，可以直接對整個序列建模，捕捉序列之間的全局關(guān)系，極大提高了建模效率和精度。
- Transformer 模型中的多頭注意力機制使其具有更好的可解釋性，并且能夠較好地處理較長序列和大規(guī)模數(shù)據(jù)。
因此，Transformer 模型是一種適用于自然語言處理、語言翻譯、詞向量處理等領(lǐng)域的強有力的深度學(xué)習(xí)模型，在文本生成、情感分析、智能問答等任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。
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train_ratio = 0.7 # 訓(xùn)練集比例
val_ratio = 0.15 # 驗證集比例
test_ratio = 0.15 # 測試集比例
input_length = 48 # 輸入數(shù)據(jù)長度，多步預(yù)測建議長，單步預(yù)測建議短
output_length = 1 # 輸出數(shù)據(jù)長度，1為單步預(yù)測，1以上為多步預(yù)測 請注意，隨著輸出長度的增長，模型訓(xùn)練時間呈指數(shù)級增長
learning_rate = 0.1 # 學(xué)習(xí)率
estimators = 100 # 迭代次數(shù)
max_depth = 5 # 樹模型的最大深度
interval_length = 2000 # 預(yù)測數(shù)據(jù)長度，最長不可以超過總數(shù)據(jù)條數(shù)
scalar = True # 是否使用歸一化
scalar_contain_labels = True # 歸一化過程是否包含目標(biāo)值的歷史數(shù)據(jù)
target_value = 'load' # 需要預(yù)測的列名，可以在excel中查看
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