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题名张量时间序列预测T-Transformer模型
被引量:2
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作者
李文
陈佳伟
刘瑞雪
侯玉国
杜守国
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机构
上海对外经贸大学统计与信息学院
上海市大数据中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第11期57-62,共6页
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基金
国家自然科学基金(12171310)
上海市领军人才项目
上海对外经贸大学研究生科研创新培育项目。
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文摘
张量时间序列呈现了多个时间序列随着时间变化协同演化的特征,张量时间序列预测已成为一个重要的问题。针对张量时间序列的高维特征,提出了基于Transformer的张量时间序列预测方法T-Transformer,将张量运算和Transformer共同集成到一个统一的框架中。该方法用张量表示的高阶时间序列,运用张量的切片和向量化,将张量时间序列转换成向量,将该向量经过编码后输入到Transformer模型,得到张量时间序列预测值。在三个公开数据集上进行的实验表明,与基准方法相比较,所提出的方法取得了更好的预测效果。
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关键词
张量时间序列
张量向量化
注意力机制
Transformer模型
时间序列预测
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Keywords
tensor time series
tensor vectorization
attention
Transformer model
time series prediction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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