摘要
以Transformer为代表的深度学习理论在时间序列预测任务中表现优异。首先阐述了Transformer的基本原理和特点;然后着重分析了目前基于Transformer结构改进的相关预测模型,分别从性能优化和结构改进两方面进行了详细的论述,并列举了改进模型应用的场合和领域;最后总结了Transformer在时间序列预测上的优缺点,并对未来的研究工作进行了展望。
出处
《信息技术与信息化》
2024年第3期124-128,共5页
Information Technology and Informatization
基金
广东石油化工学院科研基金项目(2018rc30)
针对小分子污染物的在线分析方法及其应用研究(U21A20290)。
