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是的，Transformer在时间序列预测中效果显著（+ Autoformer）
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原文英文，约4400词，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了Transformer模型在时间序列预测中的应用及其与其他模型的比较结果。作者发现，Transformer模型在测试集上表现更好。文章还介绍了如何在traffic数据集上使用Autoformer模型进行时间序列预测，并使用MASE指标进行评估。作者指出了时间序列领域缺乏大规模公开数据集的问题，提出了开发大规模、通用的时间序列数据集的重要性。
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关键要点
- Transformer模型在时间序列预测中表现优越，测试集结果优于DLinear模型。
- Autoformer模型在traffic数据集上进行时间序列预测，使用MASE指标评估。
- Autoformer模型通过分解层和自相关机制提高了时间序列预测的准确性。
- 时间序列分析中的分解方法将时间序列分为趋势、季节性和随机波动三个部分。
- DLinear模型是一个简单的前馈网络，使用Autoformer的分解层，但在时间序列预测中表现不如Transformer模型。
- 在traffic数据集上，Autoformer的MASE为0.910，而DLinear的MASE为0.965。
- Transformer模型在小型公开数据集上通常优于线性模型，尤其是在时间序列预测中。
- 时间序列领域缺乏大规模公开数据集，开发通用的时间序列数据集至关重要。
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