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LSTM与Transformer融合模型在时间序列预测中的实践应用

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

LSTM与Transformer模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

2.1LSTM模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.2Transformer模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.3融合模型的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

LSTM与Transformer融合模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.2损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.3模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

实践应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3预测结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2模型训练与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3预测结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.2模型训练与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.3预测结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.2模型训练与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

7.3预测结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

模型性能分析与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

8.1模型性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

8.2性能影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

8.3优化策略与效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.内容描述

随着计算机技术的不断发展，深度学习方法在时间序列预测领域得到了广泛应用。其中长短时记忆（LSTM）网络和变压器（Transformer）模型作为两种重要的神经网络架构，在时间序列预测任务中展现出了优异的性能。本文将探讨将LSTM与Transformer相融合的方法，并通过实践验证其在时间序列预测中的应用效果。

LSTM是一种具有记忆功能的递归神经网络，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。然而LSTM在处理长序列时仍存在一定的局限性，如梯度消失或梯度爆炸问题。为解决这一问题，研究者提出了Transformer模型，它采用自注意力机制，可以更好地捕捉长距离依赖关系。但Transformer在处理短序列时可能过于复杂，参数量较大。

为了充分利用两者的优势，本文提出了一种融合LSTM和Transformer的模型。该模型结合了LS