然而,Transformer存在一系列的问题,使其不能用于长序列时间序列预测,如和序列长度平方成正比的时间复杂度,高内存使用量和Encoder-Decoder体系结构固有的局限性。为了解决上述问题,文章《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》中提出了一种超越Transformer的长序列时序预测模型Infor...
transforms: Compose, # 数据增强的组合(这里实际上是一个迭代器) Compose class参见1.2 merge_mode: str = "mean", # 最后输出预测结果的方案 output_mask_key: Optional[str] = None, # Optional提示该参数是可选类型,告诉ide除了给定的默认值之外还有可能是None ): super().__init__() self.model = ...
#df_test = spark.read.csv('./data/titanic-test.csv',header=True,inferSchema=True).cache() #计算基本的统计描述信息 print("离中趋势统计分析:数据维度描述 " + "===") df_train.describe("Age","Pclass","SibSp","Parch").show() df_train.describe("Sex","Cabin","Embarked","Fare","Sur...
1. **输入编码优化**：Informer采用了更精细的输入编码策略，通过结合Token Embedding、Positional Embedding和Temporal Embedding，对原始序列进行特征提取和时间信息编码。这种多层编码方法不仅提高了模型的表达能力，而且优化了输入数据的处理流程。2. **高效处理时间戳**：Informer对时间戳的编码进行了优化，...
TensorFlow搭建CNN实现时间序列预测(风速预测)TensorFlow搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测(负荷预测)PyG搭建图神经网络实现多变量输入多变量输出时间序列预测PyTorch搭建GNN-LSTM和LSTM-GNN模型实现多变量输入多变量输出时间序列预测PyG Temporal搭建STGCN实现多变量输入多变量输出时间序列预测时序预测中Attention...
简介:本文介绍了时间序列预测的概念和重要性,特别是在锂电池SOC(State of Charge,荷电状态)估计中的应用。我们将详细解析基于PyTorch的改进Informer模型,探讨其如何利用傅里叶混合窗口注意力机制实现高精度长期预测,以及如何在多输入多输出、单输入单输出等场景下灵活应用。通过生动的语言和丰富的实例,本文将复杂的技术...
Informer：擅长处理长时间序列，能够并行计算，提高了计算效率和预测性能。Informer在Transformer的基础上进行...
在时间序列预测任务中,像 EMD(经验模态分解)、CEEMDAN(完全集合经验模态分解)、VMD(变分模态分解) 等分解算法的使用有可能引入信息泄露,具体情况取决于这些方法的应用方式。信息泄露的主要风险在于:将未来的信息泄露给了模型,使得模型在实际应用中表现得比应有的好。
Informer模型作为一种新型的时序预测模型,在处理长序列时序数据方面表现出色。它结合了自注意力机制和卷积神经网络,能够有效提取时间序列数据中的时空特征,并在多个时序预测任务中取得了优异的性能。因此,本研究提出基于Informer的风电场超短期功率预测方法,旨在提高风电场功率预测的准确性和可靠性,为风电场调度和电网运行提...
华中三省农产品物流进行需求预测 , 将三种模型预测结果进行对比。对比结果表明本研究构建的基于 Informer 神 经网络模型预测测试误差平均百分比为 3.39% , 低于 LSTM 和 Transformer 神经网络模型的 4.43% 和 4.35% 。并且用 该Informer 神经网络模型对三省预测出的预测值与实际值结果较为接近 , 河南省 2021 年的预...