بررسی جامع مدلهای اتوفرمر: پیشرفت ها، چالش ها و کاربردهای نوظهور در پیش بینی سری های زمانی

پیش بینی سری های زمانی یکی از ارکان اساسی در صنایع مختلفی همچون امور مالی، مراقبت های بهداشتی، انرژی و علوم اقلیمی است، جائی که پیش بینی های دقیق و بلندمدت نقش مهمی در فرآیند تصمیم گیری ایفا می کنند. مدل اتوفرمر یک معماری پیشرفته مبتنی بر ترانسفورمر در حوزه یادگیری عمیق است که توانسته است گام های قابل توجهی در بهبود پیش بینی های سری های زمانی بردارد. این مدل با بهره گیری از تجزیه سری های زمانی به مولفه های روند و الگوهای فصلی و همچنین استفاده از مکانیزم خودهمبستگی، توانایی بهتری در شناسایی وابستگی های بلندمدت و الگوهای پیچیده زمانی پیدا کرده و دقت پیش بینی های خود را نسبت به مدل های سنتی مانند LSTM، ARIMA و GRU بهبود بخشیده است. این مقاله به بررسی جامع معماری اتوفرمر، پیشرفت های اخیر آن و کاربردهای نوظهورش در زمینه های همچون پیش بینی، اقلیمی، پیش بینی مالی و مدل سازی مصرف انرژی می پردازد. همچنین چالش های پیش روی این مدل از جمله پیچیدگی محاسباتی، مشکلات مقیاس پذیری و تفسیر پذیری مورد تحلیل قرار می گیرند. در نهایت، جهت های تحقیقات آینده با هدف رفع این چالش ها و بهره گیری از پتانسیل کامل اتوفرمر در کاربردهای عملی و دنیای واقعی مورد بحث قرار خواهد گرفت.

کلیدواژه ها:

Autoformer ، اتفرمر سری زمانی ، ترانسفورمر ، تجزیه روند فصلی