1 基于Informer-LSTM的并行预测模型 2 基于Informer + TCN-SENet的并行预测模型 3 基于Informer+BiGRU-GAtt的并行预测模型 4 基于VMD滚动分解 + Informer-BiLSTM的预测模型 5 Informer 详解,三大创新点 5.1 概率稀疏注意力机制(ProbSparse Self-attention) 5.2 多尺度特征提取-信息蒸馏 5.3 时间编码 往期精彩内容: ...
informer是一个长序列预测模型,对于transformer而言它带来了三个优点,第一就是解决了长序列的预测困扰,第二就是把transformer的O(L2)的时间复杂度降低为O(LlogL)。informer总体来说也是属于transformer的一类衍生模型,通过transformer做了一些改造,比如把transformer的Attention改成了ProbAttention,沿用了transformer的编码器和...
1.Informer时间序列预测(上) 01:00:07 2.Informer时间序列预测(下) 01:04:31 3.1-时间序列模型 09:24 4.2-网络结构与参数定义 07:53 5.3-构建LSTM模型 06:42 6.4-训练模型与效果展示 11:16 7.5-多序列预测结果 11:10 8.6-股票数据预测 07:14 9.7-数据预处理 08:04 10.8-预测结果展示 ...
只需半天就能搞定的【时间序列预测任务】项目实战,华理博士精讲LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas,学不会UP主下跪!(附课件+源码) 4.7万 76 21:09 App 利用LSTM进行时序预测(一个让你少走弯路的视频) 7918 29 12:28:50 App 太全了!【时间序列预测】这可能是唯一一个把时间序列预测讲解清楚的教程了吧!(Informe...
Informer模型,作为一种专门用于时间序列预测的深度学习模型,由中国科学院自动化研究所的研究团队提出,并在多个预测任务中取得了显著的效果。 一、自回归转换机制 Informer模型首先会对输入的时间序列数据进行自回归转换。这一步骤的关键在于,通过将原始时间序列数据划分为大小为L的固定长度的子序列,将时间序列数据转化为...
informer是一种基于自注意力机制的Transformer模型,专门用于时间序列数据的预测和生成任务。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)相比,informer模型具有更好的效果和效率。 第二部分:informer模型的原理 Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型,它通过自注意力机制有效地捕捉不同位置之间的依赖关系。
Informer模型的训练是一个有监督的学习任务,其中输入是过去的时间序列数据,输出是未来的预测结果。 训练过程包括以下步骤: (1)定义损失函数:通常使用均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)作为损失函数,衡量模型预测结果与真实值之间的差异。 (2)初始化模型参数:随机初始化模型的权重和偏置。 (3)前向传播和反向传播...
Informer 是一个用于时间序列预测的模型,其设计旨在更好地处理长序列预测问题。对于交通轨迹预测这类时间序列问题,Informer 可能是一个合适的选择。以下是实现交通轨迹预测的大致步骤: 数据准备 数据收集与预处理:获取交通轨迹数据集,并对数据进行清洗、去噪和标准化处理。
负载预测是云计算资源管理中的重要组成部分,准确预测云资源的使用情况可提高云平台性能及防止资源浪费,然而云计算资源使用的动态性和不确定性使得负载预测较为困难,尽管Informer在时序预测领域取得了较好的效果,但未对时间的因果依赖关系加以限制造成未来信息泄露,也未考虑网络深度的增加导致模型性能下降的问题。为解决上述...
Informer是一种预测框架,可以构建任何时间序列模型,并使用实时训练更新和优化所构建的模型,并提供时间序列预测的可信结果。 Informer的灵活性非常高,它可以处理复杂的时间序列问题,包括有趋势的、无趋势的和多变量的数据。它还支持自定义模型和特征构建,可以在多种已知和未知的数据中都有极好的性能,并且可以自动“适配”...