【核心算法篇五】《DeepSeek时间序列预测：Transformer+ARIMA融合》

大家好，今天我们来聊一个非常有趣且实用的技术——DeepSeek时间序列预测，特别是它如何将Transformer和ARIMA这两种强大的模型融合在一起，来解决时间序列预测问题。这个话题可能听起来有点复杂，但别担心，我会尽量用通俗易懂的语言来讲解，保证大家都能跟上节奏。

首先，我们得先了解一下什么是时间序列预测。时间序列预测是指根据过去的数据来预测未来的趋势。比如，股票价格、天气变化、销售额等，这些都是典型的时间序列数据。时间序列预测在金融、气象、零售等领域有着广泛的应用。

传统的时间序列预测方法主要包括ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和指数平滑法。这些方法在过去几十年里取得了不错的效果，但它们也有明显的局限性。比如，ARIMA模型假设时间序列是线性的，并且需要手动选择参数，这在实际应用中往往比较困难。

随着深度学习的发展，越来越多的研究者开始尝试用神经网络来解决时间序列预测问题。其中，Trans