train_set = ETTHour(df, "train", seq_len=seq_len, label_len=label_len, pred_len=pred_len) val_set = ETTHour(df, "val", seq_len=seq_len, label_len=label_len, pred_len=pred_len) test_set = ETTHour(df, "test", seq_len=seq_len, label_len=label_len, pred_len=pred_len) ...
pred_len:预测的未来数据长度。 实战案例 在本次实战案例中,我们将使用一个油温监控数据集。该数据集以小时为单位,包含八列数据,其中第一列为时间戳,其余七列为特征数据。我们的目标是预测油温(OT列)的未来值。 数据处理 加载数据:使用Python和Pandas库加载数据集。 数据清洗:去除异常值和缺失值。 特征工程:根据...
args.pred_len:,f_dim:].to(self.device) return outputs, batch_y 可以看到outputs = self.model(batch_x, batch_x_mark, dec_inp, batch_y_mark),model中包含Informer的核心架构(也是最重要的部分) 打开model.py文件,找到Informer类,直接看forward def forward(self, x_enc, x_mark_enc, x_dec, x...
args.data, args.features,args.seq_len, args.label_len, args.pred_len,args.d_model, args.n_heads, args.e_layers, args.d_layers, args.d_ff, args.attn, args.factor, args.embed, args.distil
pred_len=pred_len, dropout=0.1 ) def forward(self, x): encoded = self.encoder(x) decoded = self.decoder(encoded) return decoded model = InformerModel() 训练模型 在构建好Informer模型后,我们需要使用历史负荷数据和其他相关变量来训练模型。我们可以使用均方误差(MSE)作为损失函数,并使用梯度下降算法来...
pred_len:表示预测序列的长度,这里设置为5,即表示预测后5个时刻的序列值。 enc_in:表示encoder的输入维度,这里设置为5,因为我们用到了开高低收以及成交量5个特征。 dec_in:表示decoder的输入维度,同enc_in。 c_out:表示输出序列的维度,这里设置为1,因为我们的目标变量只有收盘价。
--pred_len:预测序列长度。 --d_model:模型尺寸。 --n_heads:注意力头数。 --e_layers:编码器层数。 --d_layers:解码器层数。 --d_ff:前馈神经网络尺寸。 --factor:概率稀疏因子。 --dropout:dropout概率。 --attn:编码器中使用的注意力机制,可以设置为prob(Informer)或full(Transformer)。 --embed:时...
pred_len:表示预测序列的长度,这里设置为5,即表示预测后5个时刻的序列值。 enc_in:表示encoder的输入维度,这里设置为5,因为我们用到了开高低收以及成交量5个特征。 dec_in:表示decoder的输入维度,同enc_in。 c_out:表示输出序列的维度,这里设置为1,因为我们的目标变量只有收盘价。
label_len: 输入decoder 的已知序列长度 pred_len:输入decoder 的待预测序列长度,Informer decoder input: concat[start token series(label_len), zero padding series(pred_len)],informer的特色之一 enc_in:输入 encoder的序列维度(实质上为数据集总列数-1,刨除掉标签列) ...
parser.add_argument('--pred_len'):预测样本序列长度 parser.add_argument('--enc_in'): 输入样本数据维度/输入编码器的样本大小(比如csv训练数据有多少列) args.s_layers : 模块循环次数 args.freq: 时间序列的间隔大小(小时) data_parser字典