注意力机制通过使时间序列预测模型在进行预测时，能够专注于历史数据中最相关的部分，从而改进时间序列预测模型。传统的模型，如 ARIMA 或基本递归神经网络（RNN），通常难以处理时间序列数据中的长期依赖性或不规则模式。注意力机制通过动态地为不同的时间步分配权重来解决这个问题，使模型能够根据特定的历史输入对于当前预测的重要性，来确定其优先级。 例如，在预测能源需求时，注意力机制可能会突出显示来自相似日期的模式（例如，工作日与周末）或季节性趋势，而不是同等地对待所有过去的数据。
一个关键优势是能够捕获局部和全局依赖性。例如，基于 Transformer 模型的自注意力机制可以识别远处时间步之间的关系，例如销售数据中的每周或每月周期，这可能被内存有限的 RNN 遗漏。 在多元时间序列中，注意力机制还可以对不同特征之间的交互进行建模。想象一下，使用天气、时间和事件数据来预测交通流量：注意力机制可以学习在高峰时段更重视天气状况，或者在周末优先考虑事件数据。此外，注意力机制通过专注于可用的观测值而不是依赖于固定的时间间隔来处理不规则采样或缺失的数据。 例如，由于设备故障而出现间隙的传感器数据仍然可以通过关注有效的读数来有效地处理。
从实际角度来看，使用现代框架（例如，PyTorch 的 nn.MultiheadAttention）将注意力机制集成到诸如 LSTM 或 CNN 之类的模型中非常简单。开发人员可以实现注意力层来权衡 LSTM 中的隐藏状态，从而使模型能够强调最近的趋势，同时保留来自较旧数据的上下文。但是，注意力机制会增加计算开销，尤其是在长序列的情况下，因此通常使用诸如滑动窗口或稀疏注意力之类的技术来平衡性能和效率。例如，Informer 模型通过选择主要的时间步而不是计算所有成对交互来降低复杂度。当应用于诸如股票价格预测之类的实际任务时，注意力机制有助于将有影响力的事件（例如，收益报告）与噪声隔离开来，与静态加权方法相比，从而产生更易于解释和准确的预测。