时间序列分析进阶：优化LSTM模型与引入Transformer架构

在上一篇文章中，我们介绍了如何使用DeepSeek进行时间序列分析，并详细讲解了LSTM和ARIMA模型的应用。然而，随着时间序列数据的复杂性增加，传统的LSTM模型可能无法满足所有需求。本文将探讨如何优化LSTM模型，并引入Transformer架构来处理更复杂的时间序列数据。

1. 优化LSTM模型

LSTM模型在处理时间序列数据时表现出色，但在某些情况下，模型的训练速度可能较慢，或者预测效果不佳。以下是一些优化LSTM模型的策略：

1.1 使用双向LSTM（BiLSTM）

双向LSTM通过同时考虑过去和未来的信息，能够更好地捕捉时间序列中的依赖关系。以下是一个使用双向LSTM的示例：

from deepseek.layers import Bidirectional

# 定义双向LSTM模型
def build_bi