写在前面NSTransformer模型来自NIPS2022的一篇paper《Non-stationaryTransformers:ExploringtheStationarityinTimeSeriesForecasting》。NSTransformer的目的主要是为了解决其他方法出现过平稳化处理的问题。其通过提出序列平稳化以及去平稳化注意力机制可以使得模型面向提升预测性能的角度进行平稳化处理，相比于Transformer的变体，NSTransformer在预测性能方面实现了大幅度的提升。下面的这篇文章主要带大家了解一下NSTransformer的基本原理，并使用作者开源的NSTransfor