Temporal Fusion Transformer (TFT):时间序列预测的智能指挥官
在时间序列预测领域(如销量预测、股价分析、电力负荷预估),我们常面临复杂挑战:历史数据中混杂着长期趋势、周期性波动、突发事件影响,以及外部变量(如天气、节假日、促销活动)。传统模型如ARIMA、LSTM或标准Transformer,往往难以同时高效捕捉这些不同时间尺度上的信息并理解它们之间的复杂关系,更难以解释预测结果的原因。
Temporal Fusion Transformer (TFT) 正是为解决这些难题而生。它由谷歌研究团队于2019年提出,融合了LSTM和Transformer两大架...