人生苦短,博导半天就教会了我【时间序列预测】!国内顶尖学府北大强推的 LSTM+Informer时间序列预测源码解读+时间序列airma模型—pandas/机器 4483 15 04:14:34 App LSTM时间序列预测结合Transformer:最具创新的深度学习模型架构!源码复现+模型精讲+论文解读,迪哥带你轻松搞定论文创新点!
Attention weights for decpder time step#4解码时间步骤#4的注意权重 Softmax the scoresSoftmax分数 Multiply each vector by its softmaxed score将每个向量乘以它的软最大值分数 Sum up the weighted vectors对加权向量求和 Context vector for decoder time step#4解码器时间步骤#4的上下文向量 Concatenated Feat...
产生式decoder虽然概念上简单,但在一个正向操作中预测长时间序列,而不是一步一步地进行,这大大提高了长序列预测的推理速度。 在四个大规模数据集上的大量实验表明,Informer的性能明显优于现有的方法,为LSTF问题提供了一种新的解决方案。 背景介绍 在开始之前,先来感受一下LSTM在长序列中的一个例子的实验结果: ...
现有的时序方法预测大致分为两类:1)经典的时间序列模型,如LSTM等;2)RNN及其变体为代表的encoder-decoder结构的深度学习模型。Informer模型基于encoder-decoder结构,目标是解决LSTF问题,其模型结构概览图如下: 图2 Informer model overview (1) Self-attention机制 传统的self-attention输入为(query,key,value),表示为:...
在Informer中提出,在长序列预测过程中,如果序列越长,那么速度会越慢,同时,效果也会越差。 这并不难理解,由于时间序列预测中 t 时刻依赖 t-1 时刻的输出,那么随着时间序列越长,那么速度也会变慢,同时,也会更加难以收敛,因为无论是LSTM还是RNN,其使用的都是反向传播算法计算损失函数来进行优化,序列越长,那么求...
通过巧妙地结合这两大特性,Informer成功解决了传统RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)在处理长序列数据时遇到的性能瓶颈问题。 二、深入剖析Informer 自注意力机制的奥秘 Informer的自注意力机制是其核心组成部分,它允许模型在处理序列数据时关注不同的时间点。然而,这种机制并非简单地计算各个时间点之间的相似...
当预测长度大于48点时,总体性能差距很大(图中的实心星)(1b)),其中MSE上升到不令人满意的性能,推理速度急剧下降,LSTM模型开始失败。 图1:(a)LSTF可以覆盖比短序列预测更长的时间段,在政策规划和投资保护方面具有重要区别。(b) 现有方法的预测能力限制了LSTF的性能。例如,从长度=48开始,MSE上升到不可接受的高...
预测误差(MSE)过高:在处理长时间序列数据时,LSTM模型的预测误差较高,这使得它在一些应用场景下表现不尽如人意。 预测速度较慢:LSTM模型的预测速度相对较慢,这主要是因为其内部复杂的计算过程所致。 模型参数较多:LSTM模型需要训练的参数较多,这使得它在处理大规模数据时需要更多的计算资源和时间。 容易出现模式震荡(...
2.3 模型融合 将Informer和BiLSTM的输出拼接在一起,通过一个全连接层融合不同模型的特征。这种融合方式使得模型能够同时利用Informer的全局信息提取能力和LSTM的局部时序关系建模能力。 2.4 高效计算 Informer的使用大大提高了长时间序列的计算效率,同时BiLSTM的使用确保了局部时序信息的充分利用。这种组合在保证高效计算的...
现有模型在长序列预测问题上能力不足,举例来说,使用LSTM来进行时间序列预测时,模型预测短序列(比如12 points, 0.5 days)时能够取得较高的精度,而预测长序列(比如480 points, 20 days)时会出现预测速度的下降和MSE损失的上升,尤其是48 points这个分界线上,模型的预测速度急剧下降,损失急剧上升,LSTM对长序列预测任务...