time-series-transformers-review

项目介绍：time-series-transformers-review

项目背景

time-series-transformers-review 是一个汇集了各种关于时间序列数据建模的前沿Transformer资源的专业项目。这是首次系统性地总结Transformer在时间序列数据建模中的最新进展。项目的目标是提供一个综合性的资料清单，包括相关的论文、代码和数据等，为研究人员和开发者提供便利的参考。

项目团队将不断更新这个资源列表，以保持其在这个快速发展的领域中的前沿性。同时，项目团队也欢迎大家贡献新的资源或报告错误，可以通过提交问题或请求来帮助改进这个资料库。

主要内容

调查文献

项目团队发表了一篇题为“Transformers in Time Series: A Survey”的论文，发表在IJCAI 2023年会议的调查版块中。此文档为Transformer在时间序列领域的应用提供了详细的理论基础和实践经验。

Transformer的时间序列建模分类

在项目中，Transformer被广泛应用于多种时间序列模型中。这些模型根据应用领域和方法的不同被细分为多个类别，例如时间序列预测、时空预测、事件不规则时间序列建模、异常检测和分类等，涵盖了当前时间序列分析的多方面应用。

应用领域

时间序列预测

在时间序列预测中，Transformer模型被用于多种复杂时间序列的预测任务。项目中列举并讨论了众多经过实际验证的模型和算法，它们在不同的顶级学术会议上发表，展示了Transformer在长序列预测和多变量分析中的强大能力。

时空预测

时空预测主要涉及使用Transformer模型预测跨越时间和空间的复杂数据，应用场景包括环境污染预测、地球系统预测以及城市交通流量预测等。

不规则事件时间序列建模

此类模型着眼于处理不规则采样事件的时间序列数据，对解决复杂事件序列进行长期预测提供了有力支持。

异常检测与分类

在异常检测中，Transformer被用来识别多变量时间序列中的异常模式。同时，它也被用于时间序列的分类任务，进一步推动了在不规则或复杂数据环境下对高效模型的研究。

项目价值

time-series-transformers-review 项目的意义不仅在于它积累和整理了一系列当前顶尖的研究和应用资源，更重要的是它为从事时间序列数据建模的研究人员和开发者提供了一个全面的参考框架。这一项目成为了解决实际问题和推动理论进展之间桥梁，使得Transformer以更加系统化的方式在时间序列领域中得到应用和验证。

通过参与此项目，研究人员可以获得大量的学术和实践支持，开发者也能够在复杂的时间序列任务中探索更多的可能性，并基于Transformer进行更有效的创新与实践。