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...
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:,:] # [B, L, D] 编码器Embedding操作 Embedding操作,在embed.py文件中 class DataEmbedding(nn.Module): def __init__(self, c_in, d_model, embed_type='fixed', freq='h', dropout=0.1): super(DataEmbedding, self).__init__() self.value_embedding = TokenEmbedding(c_in=c_in...
定义数据集 features = torch.randn(1000, seq_len, embed_dim)targets = torch.randn(1000, pred_len)dataset = TensorDataset(features, targets)dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) 训练模型 num_epochs = 100early_stopping = 5best_loss = float(‘inf’)for epoch in range(...
label_len:表示输入decoder中的token的长度,这里设置为10,即通过前10个真实值来辅助decoder进行预测。 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。
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) dec_in:输入 decoder的序列维度(实质上为数据集总列数-1,刨除掉标签列) ...
label_len:表示输入decoder中的token的长度,这里设置为10,即通过前10个真实值来辅助decoder进行预测。 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。
--label_len:Informer解码器的起始令牌长度。 --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pro...
parser.add_argument('--label_len'): 训练样本(含标签样本)序列长度(模型里先验知识) 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)
label_len:表示输入decoder中的token的长度,这里设置为10,即通过前10个真实值来辅助decoder进行预测。 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。