时间序列转换器 Transformer 模型的实现（最初来自 ）应用于时间序列（由提供支持）。 变压器型号 Transformer 是基于注意力的神经网络，旨在解决 NLP 任务。 它们的主要特点是： 特征向量维度的线性复杂度； 序列计算的并行化，而不是顺序计算； 长期记忆，因为我们可以直接查看任何输入时间序列步骤。 这个 repo 将专注于它们在时间序列中的应用。 数据集和应用作为元模型 我们的用例是为建筑能耗预测建模一个数字模拟器。 为此，我们通过对随机输入（建筑特征和使用情况、天气等）进行采样创建了一个数据集，并获得了模拟输出。 然后我们以时间序列格式转换这些变量，并将其提供给转换器。 时间序列的改编 为了在时间序列上表现良好，必须进行一些调整： 嵌入层被通用线性层取代； 原始位置编码被删除。 可以改用“常规”版本，更好地匹配输入序列日/夜模式； 在注意力图上应用一个

Due to informal definition of Domain-Specific Metamodeling Language (DSMML), properties of metamodels built based on DSMML cannot be precisely and automatically analyzed. In response, based on formalization of DSMML named XMML, the paper proposes an automatic mapping mechanism for formalizing metamo