DLinear:Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?

本文主要是介绍DLinear:Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、要解决的问题：

（1）虽然采用位置编码和使用标记在Transformer中嵌入子序列有助于保留一些排序信息，但置换不变自注意机制的性质不可避免地导致时间信息丢失。

+我们不是对时间点感兴趣，而是对时间点之间的变化感兴趣

➡️Transformer对长时间序列预测还有效果吗

（2）iterated multi-step (IMS) forecasting：基于Transformer的长序列预测，因为执行的都是自回归策略（一个点一个点预测），导致会有显著的误差累积效应

二、提出

LTSF-Linear

（1）基于direct multi-step多步预测策略（DMS，一次直接预测多个时间点）

三、模型

DLlinear是Autoformer和具有线性层的FEDformer中使用的分解方案的组合。它首先通过移动平均核和残差（季节性）分量将原始数据输入分解为趋势分量。然后，将两个一层线性层应用于每个分量，并将这两个特征相加以获得最终预测。通过显式处理趋势，当数据中有明显的趋势时，DLlinear增强了普通线性的性能。

当数据集中存在分布偏移时，为了提高LTSF线性的性能，NLlinear首先用序列的最后一个值减去输入。然后，输入经过线性层，在进行最终预测之前，将减去的部分加回来。NLlinear中的减法和加法是输入序列的简单归一化。

这篇关于DLinear:Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---