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Transformer时间序列预测输出调整指南

预测任务类型

单步预测直接输出下一个时间步的值，输出维度等于预测变量数量。多步预测需要输出多个未来时间步的值，输出维度为预测步长乘以预测变量数。

单变量预测输出1维，多变量预测输出N维。根据任务类型组合形成四种预测模式：单步单变量、多步单变量、单步多变量、多步多变量。

基础结构修改

原始Transformer的Seq2Seq结构需要调整输出层：

• 将Softmax输出层改为线性层
• 输出维度匹配预测变量数量
• 移除离散化处理，保留连续值输出

# 输出层调整示例（PyTorch）
output_layer = nn.Linear(d_model, num_prediction_variables)

单步预测实现

单步预测可直接移除解码器结构，使用全连接网络作为解码器：

• 单变量：输出1维数值
• 多变量：输出N维向量

# 单步预测头示例
class SingleStepHead(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_dim):super().__init__()self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)def forward(self, x):return self.linear(x[:, -1, :])  # 取最后时间步

多步预测实现

多步预测需保留解码器结构，注意两种实现方式：

自回归解码：

• 计算复杂度O(T)
• 严格保持因果性
• 逐步生成预测结果

# 自回归预测示例
for t in range(pred_steps):output = model(history)next_step = output[:, -1:, :]history = torch.cat([history, next_step], dim=1)

并行解码：

• 计算复杂度O(1)
• 需要完整掩码机制
• 一次性输出所有预测

# 并行解码掩码示例
mask = torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len))
attention = (Q @ K.transpose(-2, -1)) * mask

损失函数选择

回归任务推荐使用：

• 均方误差（MSE）
• 平均绝对误差（MAE）
• 对多步预测可时间加权

# 多步加权损失示例
weights = torch.linspace(1, 0.1, steps=pred_steps)
loss = (weights * (preds - targets)**2).mean()

关键设计建议

• 变量级掩码确保多变量预测时各变量独立处理
• 历史值填充技术提升训练稳定性
• 位置编码需适配时间序列特性
• 层归一化配置影响收敛速度