Transformer 时间序列预测

Transformer 模型是一种强大的深度学习架构，最初用于自然语言处理任务，但也可以应用于时间序列预测问题。在本文中，我们将探讨如何使用 Transformer 模型进行时间序列预测，并提供相应的源代码示例。

时间序列预测是指根据过去的观测数据来预测未来的数据点。传统的时间序列预测方法通常基于统计模型，如自回归移动平均模型（ARMA）或自回归条件异方差模型（ARIMA）。然而，Transformer 模型以其并行计算和对长程依赖关系的建模能力而闻名，可以在时间序列预测任务中取得很好的效果。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含历史观测值的时间序列数据集。为了将其转化为可供 Transformer 模型使用的格式，我们可以使用滑动窗口技术来创建输入序列和对应的目标序列。滑动窗口的大小决定了输入序列的长度，而目标序列包含输入序列的下一个数据点。

下面是一个示例函数，用于将时间序列数据转换为滑动窗口格式：

import numpy as np

def create_sliding_windows