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iTransformer时序模型改进——基于SENet和TCN的倒置Transformer,性能暴涨

时间:2024-08-25 08:54:01浏览次数:15  
标签:SENet Transformer iTransformer TCN https DCT 注意力 通道

1数据集介绍

ETT(电变压器温度):由两个小时级数据集(ETTh)和两个 15 分钟级数据集(ETTm)组成。它们中的每一个都包含 2016 年 7 月至 2018 年 7 月的七种石油和电力变压器的负载特征。

  数据集链接:

https://drive.google.com/drive/folders/1ZOYpTUa82_jCcxIdTmyr0LXQfvaM9vIy

参考文献:

[1]https://arxiv.org/pdf/2212.01209v1

[2]https://arxiv.org/pdf/1803.01271

[3]https://arxiv.org/pdf/2310.06625

2 处理方法

(1)方法

通过融合离散余弦变换(DCT)、通道注意力机制(SENet)与时间卷积网络(TCN),实现了对时间序列数据的高效多维特征提取。在此框架中,DCT专注于频域特征的捕捉,而通道注意力机制则进一步强化了对关键特征的识别与选择。TCN则利用其在时间序列建模方面的优势,确保了模型对时间依赖性的精确捕捉。这种三者结合的方法不仅发挥了各自的长处,还显著提升了特征提取的整体效果。最终,将这些经过优化的特征输入到iTransformer网络进行进一步处理,不仅能够显著提高预测的准确性,同时也提高了预测过程的效率。

· 通道注意力:通道注意力机制增强关键特征。在频率域中建模通道间的相互依赖性,自适应地为不同通道的频率分量分配权重。

· DCT的使用:DCT负责频域特征提取。使用DCT代替FT来避免因周期性问题导致的Gibbs现象,从而减少高频噪声,并更有效地捕获时间序列的频率信息。

· TCN的使用:时域卷积网络TCN负责时间序列建模,

·iTransformer:经过DCT、通道注意力机制和TCN处理后的特征输入到iTransformer网络,进一步提高预测的准确性和效率。

(2)实验结果

引用论文[3]中的对比方法,MSE和MAE值越小越好

训练集、验证集和测试集划分设置为6:2:2

改进方法ETTm1数据集

3 代码下载

iTransformer时序模型改进——基于SENet和TCN的倒置Transformer,性能暴涨!

最后:

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标签:SENet,Transformer,iTransformer,TCN,https,DCT,注意力,通道
From: https://blog.csdn.net/qq_41301570/article/details/141519313

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