对于正确的部分,解码器接收长序列输入,将目标元素填充为零,测量特征图的加权 隐层状态表示:输入表示:给出了一种统一的输入表示方法,增强了时间序列输入的全局位置上下文和局部时间上下文。RNN通过循环结构本身捕获时间序列模式,几乎不依赖于时间戳。Transformer使用点自注意机制和时间戳作为本地位置上下文。但是,在LSTF...
Informer是AAAI2021的最佳论文,主要是针对长时序预测任务(Long sequence time-series forecasting,LSTF),改进了Transformer。 一、历史瓶颈 图1展示了电力转换站的小时级温度预测,其中短期预测是0.5天(12个点),而长期预测是20天,480个点,其中当预测长度大于48个点时,整体表现会有明显的差异,LSTM的MSE和推理速度都在...
Informer 模型在多个数据集上的实验结果显示，在单变量长序列时序预测任务中，Informer 相较于其他模型具有显著优势。参数敏感度分析表明，Informer 对参数的调整较为稳健，能够适应不同规模的数据集。此外，论文还通过消融实验验证了 ProbSparse 自相关机制、自注意力蒸馏和生成式解码器等技术在提升模型性能方...
总结来说,Informer模型作为一种新型的时间序列预测模型,通过结合Transformer模型的优点和传统RNN系列网络的处理能力,实现了高效的信号传播和长时间的序列对齐。该模型的提出为长时间序列预测任务带来了新的曙光,具有广泛的实际应用价值。未来研究可以进一步探索Informer模型的优化方法和技术细节,为相关领域的研究和实践提供更深...
总的来说,Informer模型是一种突破Transformer限制的长序列时序预测模型。它通过引入自回归语言模型训练方法和Transformer-XL的改进,实现了对长序列的高效处理。Informer模型在多个长序列时序预测任务上都取得了显著的提升,为相关领域的研究和应用提供了新的解决方案。 当然,Informer模型也存在一些局限性。例如,由于Informer模...
长序列时序预测问题对模型能力提出了更高的要求,如下图: 传统的预测方法如LSTM,在预测超过一定长度时,性能迅速下降。因此,作者团队提出,能否利用Transformer方法来预测长序列? 原始的Transformer在LSTF问题上有三个明显的缺陷: self-attention上的平方复杂度; ...
离心鼓风机在运行过程中,监测数据缺失会导致故障趋势预测滞后和预测精度下降.针对该问题,提出一种考虑数据不完备的离心鼓风机故障趋势预测方法.首先,基于张量分解对缺... 张友,李聪波,林利红,... - 《计算机集成制造系统》 被引量: 0发表: 2023年 基于Informer的长序列时序预测模型研究 现实中存在很多长序列时序预...
LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测)LLM论文解读+Informer时间序列预测源码解读!!太强了! 356 24 2024-04-24 16:29:32 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~ 12 8 11 3 AI视频总结 测试版 记笔记 关注威公 众浩【咕泡AI】回复 886 配套资料+60G入门到进阶AI资源包(论文/书籍/项目...
时间序列预测:informer改进模型[new][new][new](Fourier-Mixed Window Informer 采用傅里叶混合窗口注意力机制加速)实现高精度长期预测 PyTorch框架实现 多输出单输出 多输入多输出 单输入单输出。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复PyTorch基于改进Informer模型的时间序列预测(锂电池SOC估计)。
1.本发明涉及机器学习领域,尤其涉及一种基于wasserstein距离的informer模型改进方法及长序列时序的预测方法及系统。 背景技术: 2.在长时序预测任务中,如何捕获长序列输入之间的长期依赖关系已成为最具挑战性的热门课题之一。2017年谷歌机器翻译团队提出transformer架构,捕获时序序列间长期依赖关系的能力要优于rnn模型。2020年...