基于Transformer架構的(de)時間序列預測模型優化研究
時間：2025-03-07 ; 來源：華清遠(yuan)見
傳(chuan)統RNN/LSTM模(mo)型(xing)受(shou)限于(yu)序(xu)列計算(suan)模(mo)式，難以(yi)捕捉長距離依賴關系。Transformer憑(ping)借全局注(zhu)意力機制和并行計算(suan)能力，成為時(shi)序(xu)預測的(de)新范式。但原(yuan)生(sheng)架構存(cun)在三大瓶頸：
計(ji)算復(fu)雜(za)度高：注(zhu)意力矩(ju)陣(zhen)的(de)O(L²)復(fu)雜(za)度限制長序列處理能(neng)力
局(ju)部特(te)征丟失：全局(ju)注(zhu)意力稀(xi)釋突變信(xin)號（如電力峰值）
周期模式建模弱：傳統位置編碼無(wu)法識別跨(kua)周期關聯
本文將(jiang)深入解析ConvTrans、Autoformer、iTransformer三大改(gai)進模(mo)型(xing)的創新原理及實踐(jian)價值。
1）ConvTrans：卷積自注意力增(zeng)強局部感知
創新點：
· 因果卷(juan)(juan)積生成Q/K：采用卷(juan)(juan)積核大小為k的(de)因果卷(juan)(juan)積（k>1時(shi)）生成查詢(xun)矩陣Q和(he)鍵矩陣K，使(shi)每個位置的(de)注(zhu)意力計算融合(he)相鄰k個時(shi)間步的(de)局(ju)部(bu)形態特(te)征。
· 協變量(liang)融合機制：在解碼(ma)器(qi)端引(yin)入天(tian)氣、事件標記等外部變量(liang)，通過門控(kong)網(wang)絡實現動態特征加(jia)權。
數學表達：
Q = Conv1D(X, W_Q)
K = Conv1D(X, W_K)
Attention = Softmax( (Q·K^T)/√d_k )
其(qi)中(zhong)Conv1D為因果(guo)卷積，保證時(shi)序因果(guo)關(guan)系不被(bei)破壞
優勢：在交(jiao)通(tong)流量預測中(zhong)，k=3的(de)卷積窗口可(ke)使峰(feng)值時段預測誤(wu)差降低21%
2）Autoformer：序列分解與自相關機制
創新架構：
· 序列(lie)分(fen)(fen)解模塊(kuai)：通過移動平均將原(yuan)始序列(lie)分(fen)(fen)解為趨勢項（Trend）和季節項（Seasonal）
X_trend = AvgPool1D(X)
X_seasonal = X - X_trend
· 自相關注意(yi)力：通過時延相似性計算發(fa)現周期模(mo)式，聚(ju)合歷史周期片段增強(qiang)預測
Autocorrelation = FFT^{-1}(FFT(X) * FFT(X)^*) ;
Top_k = ArgMax(Autocorrelation[:L/2])
Aggregation = ∑_{τ∈Top_k} X_{t-τ}
實驗效(xiao)果(guo)：在電力數據集(ji)ETTh1上，48步預測(ce)的MAE降至0.612，較LSTM提升58%。
3）iTransformer：變(bian)量(liang)維度注意力革新
架構(gou)反轉設(she)計：
· 變量維(wei)度注意(yi)力(li)：將特征變量維(wei)度作為(wei)注意(yi)力(li)主體，而非傳統的(de)時間(jian)步維(wei)度
Z = LayerNorm(X)
Attn_Out = Attention(Z^T, Z^T, Z^T) # 轉置后維度變為[變量數(shu)×時間步(bu)]
· 多維(wei)歸一化(hua)(hua)：采(cai)用可學習參數的(de)實(shi)例(li)歸一化(hua)(hua)（Instance Normalization）替代層歸一化(hua)(hua)
技術優勢：
1. 更好捕捉多元(yuan)變量間的(de)隱式關聯（如供(gong)應鏈中(zhong)庫(ku)存-銷量-物流的(de)相互作用）
2. 在螞蟻集團供應鏈預測中實現(xian)SOTA，準確(que)率提升18%
模型(xing)對(dui)比與選型(xing)指(zhi)南
選型建議：
· 電力/氣象預測(ce)：優先Autoformer（周期(qi)特征顯著）
· 交通/零售預測：推(tui)薦ConvTrans（需(xu)協變(bian)量支持）
· 金融(rong)/供應鏈(lian)預(yu)測：選(xuan)擇iTransformer（多元關系復雜）
