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一种TFTransforme扩散模型时间序列预测模型， pytorch架构

news 来源：原创 2025/6/13 6:27:01

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代码介绍

TFTransforme扩散模型时间序列预测模型
python代码 pytorch架构
时间融合变换器（TFT），这是一种热门新颖的基于注意力的架构，结合了高性能的多层次预测和对时间动态的可解释洞察。为了学习不同尺度的时间关系，TFT使用递归层进行局部处理，并使用可解释的自注意力层来处理长期依赖。
功能如下:
1.多变量输入，单变量输出
2.多时间步预测，单时间步预测
3.R方,MAE，MSE MAPE对比图，误差
4.将结果保存下来供后续处理
5.代码自带数据，一键运行，csv，xlsx文件读取数据，也可以替换自己数据集很简单。

TFT的核心架构与设计原理

TFT是一种结合注意力机制与递归网络的混合架构，旨在解决多水平时间序列预测中的复杂依赖关系、混合数据类型处理及模型可解释性问题。其核心组件如下：

1. 递归层（LSTM）的局部处理机制

作用：捕获短期依赖与局部时间模式（如近期波动、事件响应）。
实现方式：
- 使用多层LSTM处理时间序列输入，其中：
编码器：处理历史数据（动态未知变量）。
解码器：结合已知未来输入（动态已知变量）生成预测。
- 门控机制：通过输入门、遗忘门、输出门控制信息流动，增强对重要特征的记忆能力：
  $c_t = f_t \odot c_{t-1} + i_t \odot g_t, \quad h_t = o_t \odot \tanh(c_t)$
  其中 $f_t, i_t, o_t$ 分别为遗忘门、输入门、输出门的激活值， $g_t$ 为候选状态。
- 参数优化：支持GPU加速（如cuDNN实现），使用tanh激活与sigmoid递归激活。

2. 可解释自注意力层的长期依赖建模

设计目标：解决Transformer在时间序列中的信息泄露问题，提升可解释性。
关键技术：
- 掩码自注意力（Masked Self-Attention）：
  防止未来信息影响当前预测，仅允许历史时间步参与权重计算：
  $\text{Attention}(Q,K,V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} + M\right)V$
  其中 $M$ 为下三角掩码矩阵（ $M_{ij}=-\infty \text{ if } i<j$ ）。
- 可解释多头注意力（Interpretable Multi-Head Attention）：
各注意力头共享值矩阵 $W_V$ ，使注意力权重 $\overline{A} = \frac{1}{H}\sum_{h=1}^H A_h$ 可解释为“不同时间模式的重要性”。
输出为加权平均值： $\text{Output} = \overline{A} V$ ，直接反映时间步间的依赖强度。
- 块状掩码（Blockwise Masking）：
  扩展至时空数据，以时间点为单位屏蔽未来信息（如预测 $t_i$ 时屏蔽所有 $t_j>t_i$ 的数据）。

3. 其他关键组件

变量选择网络（Variable Selection Networks, VSN）：
动态评估特征重要性，通过门控残差网络（GRN）生成权重：
$\text{Softmax}(\text{GRN}(x)), \quad \tilde{x} = \sum w_i x_i$
区分静态/动态/历史/未来变量的贡献。
静态协变量编码器：
将静态特征（如门店ID）编码为上下文向量，初始化LSTM状态。
门控与残差连接：
抑制冗余模块，提升训练效率（如跳过无关的LSTM层）。
分位数预测输出：
同时输出多分位数（如P10、P50、P90），量化预测不确定性。

TFT与传统模型的对比优势

维度	TFT	传统模型（LSTM/Transformer）
输入处理	动态区分静态/动态/历史/未来变量	未明确区分变量类型，混合处理
可解释性	提供特征权重+时间依赖可视化（VSN+注意力）	黑盒模型，依赖事后解释工具
多尺度建模	LSTM（局部）+ 注意力（全局）融合	LSTM仅局部依赖，Transformer忽略短期模式
预测策略	直接多水平预测，避免误差累积	迭代预测易累积误差（如DeepAR）
不确定性量化	分位数输出，支持风险管理	多数模型仅输出点估计
性能表现	平均P50损失降低7%，P90降低9%	基准模型（如MQRNN）表现次优

案例验证：在电力需求预测中，TFT通过注意力权重识别出“工作日早高峰”的长期依赖，而VSN显示温度变量权重高达0.8，解释预测峰值。

多尺度时间关系建模的实现

TFT通过分层机制融合不同时间尺度：

局部尺度（LSTM层）：
- 处理高频波动（如过去10笔交易收益率）。
- 输出状态 $h_t^{\text{local}}$ 捕获短期模式（如突发流量峰值）。
全局尺度（注意力层）：
- 建模长周期规律（如过去30天波动率）。
- 注意力权重 $\alpha_{t,i}$ 揭示 $t$ 时刻对历史 $i$ 时刻的依赖强度（如季节性高峰）。
动态融合机制：
- 时序融合层（Temporal Fusion Layer）整合 $h_t^{\text{local}}$ 与注意力输出，公式：
  $y_t = \text{GRN}\left( \text{Concat}(h_t^{\text{local}}, \sum_i \alpha_{t,i} V_i) \right)$
  实现短期响应与长期趋势的协同。