使用Transformer模型进行时间序列预测实战

作者:Kaan Aslan 转自：Deephub IMBA时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。数据集这里我们直接使用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1782个时间序列。数据从2013年1月1日至2017年8月15日，目标是预测接下来16天的销售情况。虽然为了简洁起见，我们做了简化处理，作为模型的输入包含20列中的3,029,400条数据，。每行的关键列为' store_nbr '、' family '和' date '。数据分为三类变量:1、截止到最后一次训练数据日期(2017年8月15日)之前已知的与时间相关的变量。这些变量包括数字变量，如“销售额”，表示某一产品系列在某家商店 ………………………………