基于Transformer架構的時間序列預測模型優化研究
時間：2025-03-07 來源：華清遠見
傳統RNN/LSTM模型受限于序列計算模式，難以捕捉長距離依賴關系。Transformer憑借全局注意力機制和并行計算能力，成為時序預測的新范式。但原生架構存在三大瓶頸：
計算復雜度高：注意力矩陣的O(L²)復雜度限制長序列處理能力
局部特征丟失：全局注意力稀釋突變信號（如電力峰值）
周期模式建模弱：傳統位置編碼無法識別跨周期關聯
本文將深入解析ConvTrans、Autoformer、iTransformer三大改進模型的創新原理及實踐價值。
1）ConvTrans：卷積自注意力增強局部感知
創新點：
· 因果卷積生成Q/K：采用卷積核大小為k的因果卷積（k>1時）生成查詢矩陣Q和鍵矩陣K，使每個位置的注意力計算融合相鄰k個時間步的局部形態特征。
· 協變量融合機制：在解碼器端引入天氣、事件標記等外部變量，通過門控網絡實現動態特征加權。
數學表達：
Q = Conv1D(X, W_Q)
K = Conv1D(X, W_K)
Attention = Softmax( (Q·K^T)/√d_k )
其中Conv1D為因果卷積，保證時序因果關系不被破壞
優勢：在交通流量預測中，k=3的卷積窗口可使峰值時段預測誤差降低21%
2）Autoformer：序列分解與自相關機制
創新架構：
· 序列分解模塊：通過移動平均將原始序列分解為趨勢項（Trend）和季節項（Seasonal）
X_trend = AvgPool1D(X)
X_seasonal = X - X_trend
· 自相關注意力：通過時延相似性計算發現周期模式，聚合歷史周期片段增強預測
Autocorrelation = FFT^{-1}(FFT(X) * FFT(X)^*)
Top_k = ArgMax(Autocorrelation[:L/2])
Aggregation = ∑_{τ∈Top_k} X_{t-τ}
實驗效果：在電力數據集ETTh1上，48步預測的MAE降至0.612，較LSTM提升58%。
3）iTransformer：變量維度注意力革新
架構反轉設計：
· 變量維度注意力：將特征變量維度作為注意力主體，而非傳統的時間步維度
Z = LayerNorm(X)
Attn_Out = Attention(Z^T, Z^T, Z^T) # 轉置后維度變為[變量數×時間步]
· 多維歸一化：采用可學習參數的實例歸一化（Instance Normalization）替代層歸一化
技術優勢：
1. 更好捕捉多元變量間的隱式關聯（如供應鏈中庫存-銷量-物流的相互作用）
2. 在螞蟻集團供應鏈預測中實現SOTA，準確率提升18%
模型對比與選型指南
選型建議：
· 電力/氣象預測：優先Autoformer（周期特征顯著）
· 交通/零售預測：推薦ConvTrans（需協變量支持）
· 金融/供應鏈預測：選擇iTransformer（多元關系復雜）
