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林业大数据Transformer时间序列预测超参数调优试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.Transformer架构中不包含以下哪种组件？

A.多头注意力机制

B.卷积层

C.前馈神经网络

答案：B

2.时间序列预测中，评估指标MAE是指？

A.均方误差

B.平均绝对误差

C.平均绝对百分比误差

答案：B

3.以下哪个超参数影响Transformer模型的注意力计算？

A.学习率

B.头数

C.层数

答案：B

4.林业大数据时间序列数据常有的频率是？

A.每月

B.每小时

C.每年

答案：C

5.在超参数调优中，随机有哪些信誉好的足球投注网站与网格有哪些信誉好的足球投注网站相比？

A.随机有哪些信誉好的足球投注网站更全面

B.随机有哪些信誉好的足球投注网站更高效

C.二者效率相同

答案：B

6.用于防止Transformer模型过拟合的方法是？

A.增加数据

B.增大学习率

C.减少层数

答案：A

7.时间序列预测的第一步通常是？

A.数据预处理

B.模型训练

C.超参数调优

答案：A

8.Transformer中位置编码的作用是？

A.增加数据维度

B.让模型感知序列顺序

C.减少计算量

答案：B

9.以下哪种优化器常用于Transformer训练？

A.SGD

B.Adam

C.Adagrad

答案：B

10.超参数调优的目标是？

A.提高模型准确率

B.降低模型复杂度

C.增加模型训练速度

答案：A

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.林业大数据时间序列预测的应用场景有？

A.森林火灾预警

B.木材产量预估

C.树木病虫害监测

答案：ABC

2.Transformer模型的优点包括？

A.并行计算能力强

B.长序列处理效果好

C.训练速度快

答案：AB

3.超参数调优的常用方法有？

A.网格有哪些信誉好的足球投注网站

B.随机有哪些信誉好的足球投注网站

C.遗传算法

答案：ABC

4.时间序列数据的特征包括？

A.趋势性

B.季节性

C.周期性

答案：ABC

5.在林业大数据中，数据来源可能有？

A.卫星遥感

B.地面传感器

C.人工调查

答案：ABC

6.以下哪些是评估时间序列预测模型的指标？

A.RMSE

B.MAPE

C.R2

答案：ABC

7.Transformer中的注意力机制包括？

A.自注意力机制

B.多头注意力机制

C.全局注意力机制

答案：AB

8.数据预处理步骤通常有？

A.数据清洗

B.归一化

C.特征工程

答案：ABC

9.影响Transformer模型性能的超参数有？

A.隐藏层维度

B.注意力头数

C.学习率

答案：ABC

10.为了提升模型泛化能力，可以采取的措施有？

A.增加训练数据

B.正则化

C.模型融合

答案：ABC

三、判断题（每题2分，共10题）

1.Transformer模型只能处理文本数据。（×）

2.超参数调优可以提高模型的泛化能力。（√）

3.时间序列预测不需要对数据进行归一化。（×）

4.注意力机制可以让模型聚焦于重要信息。（√）

5.网格有哪些信誉好的足球投注网站一定能找到最优超参数组合。（×）

6.林业大数据仅包含树木生长数据。（×）

7.增加Transformer层数一定能提升模型性能。（×）

8.评估指标RMSE比MAE更能反映预测误差的波动情况。（√）

9.随机有哪些信誉好的足球投注网站每次迭代的超参数组合是随机生成的。（√）

10.模型训练过程中损失函数值一直增大是正常现象。（×）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述Transformer架构中多头注意力机制的作用。

答案：多头注意力机制通过多个头并行计算注意力，能从不同角度捕捉序列中的信息，增强模型对数据特征的提取能力，提升模型性能，更好处理复杂序列关系。

2.为什么在林业大数据时间序列预测中要进行超参数调优？

答案：不同超参数组合会使模型性能有差异。超参数调优可找到适合林业大数据特点和预测任务的参数，提升模型准确性、泛化能力，避免过拟合或欠拟合。

3.时间序列预测中数据预处理包含哪些关键步骤？

答案：关键步骤有数据清洗，去除缺失值、异常值；归一化，将数据映射到特定范围；特征工程，提取或构造如滞后项、季节性特征等，为模型训练准备优质数据。

4.简述使用Adam优化器训练Transformer模型的优势。

答案：Adam优化器结合了Adagrad和Adadelta的优点，自适应调整学习率。在训练Transformer时，能加快收敛速度，减少训练时间，有效避免梯度消失或爆炸问题。

五、讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论在林业大数据时间序列预