1. 处理问题：
多元预测通常带有复杂的输入（包括静态协变量、已知的未来输入、其他在过去观测到的外部时间序列等），而我们却不知它们具体是如何相互交互以及作用于目标的（即各参数通过复杂的非线性交互后才会输出结果，因此很难相信一个模型的输出和对其进行debug）。然而常用的可解释DNN模型对时间序列是不太适合的。
2. 相关工作：
1）用于多元预测的DNN：
可分为两类：可迭代的自回归模型、直接的sequence-to-sequence模型
a. 可迭代方法：
使用one-step-ahead预测模型并不停地将预测结果作为下一步输入。
b. 直接方法：
显示地在每个时间步为多个预定义的维度生成预测，其结构基于sequence-to-sequence模型
2）时间序列的可解释性–注意力
注意力机制被用在翻译、图像分类等领域，最近被用于时间序列的可解释性。然而目前工作往往忽略了静态变量的重要性，TFT通过为静态特征配置独立的encoder-decoder注意力机制来解决这一问题。
3. 多元预测：
假设一个给定的时间序列数据集有I个独立的实体，每个实体有一系列静态变量、输入和每个时间步的输出
3. 本文提出：
Temporal Fusion Transformer（TFT，时态融合变换器），是一个基于注意力的框架，能够结合高性能的多元预测与可解释性。
特别地，TFT帮助用户识别：1）对预测问题而言很重要的全局变量；2）持续的temporal模式；3）重要事件。
整个模型最重要的思想就是变量选择。对于多元异构的输入分别处理，逐层筛选过滤非必要的特征，从而去除噪声，保留重要信息，进而增加了可解释性。
4. TFT组成：
配置循环层用于局部处理，配置可解释的自注意力层用于学习数据集中的长期依赖性，配置专门的组件用于选择相关特征，配置一系列门控层用于抑制不必要的输入，从而在各种范围内实现高性能。
1）门控机制：
来忽略没用的内容，为大数据集提供自适应的网络深度和复杂度
2）变量选择网络：
在每个时间步选择相关的输入变量（特别用于静态协变量和事件相关协变量），允许TFT去除任何可能对性能产生负面有影响的不必要的噪声输入。
3）静态协变量编码器：
用于将静态特征整合进网络
4）temporal处理：
对于观测到的和已知的随时间变化的变量，用来学习长期和短期的temporal关系。一个sequence-to-sequence层用于局部处理，一个可解释的multi-head attention block用于学习长期依赖性
5）预测间隔：
用于决定每个预测维度的目标值的范围
|