例如,如果数据集中的序列较长,可能需要增加seq_len的值;如果模型容易过拟合,可以尝试调整dropout率或使用正则化技术。 3. 准备数据集并进行预处理 确保数据集已经按照Informer要求的格式进行预处理。这通常包括将数据转换为时间序列数据结构(如滑动窗口的形式),并进行归一化或标准化处理以消除量纲差异。 4. 设计实验...
因为,nn.Conv1d是对最后一个维度来做embed的。在Informer的TokenEmbedding中,使用conv1d的目的是要对序列中的每一个时间点上的数据(也就是token)来做编码,所以需要把seq_len维度放到最后 Q2: 在Informer中,输入x的shape: (batch_size, seq_len, in_channel),conv1d:Conv1d(7, 512, kernel_size=(3,), st...
seq_len:表示输入encoder的序列长度,这里设置为20。 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...
seq_len 96 --label_len 48 --pred_len 48 --e_layers 2 --d_layers 1 --attn prob --des 'Exp' --itr 5 python -u main_informer.py --model informer --data ETTh1 --features M --seq_len 168 --label_len 168 --pred_len 168 --e_layers 2 --d_layers 1 --attn prob --des ...
seq_len=seq_len, 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,...
seq_len:用于预测的历史数据长度。 pred_len:预测的未来数据长度。 模型实现与训练 我们使用PyTorch框架来实现Informer模型。以下是模型训练的大致步骤: 定义模型类:实现Informer模型的类,包括编码器、解码器和自注意力层等。 数据加载器:使用PyTorch的DataLoader类来批量加载和打乱数据。 训练过程:选择合适的优化器和损...
seq_len:输入encoder 的序列长度 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) ...
seq_len:表示输入encoder的序列长度,这里设置为20。 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...
以减去seq_len序列长度操作来实现【限定(组成完整序列)的边界】 model 🐱tips : 由于pytorch机制,debug nn.module的时候在forward处打断点 main 命令行参数parser 从命令行中解析参数,从命令行中将参数读出来 parser.add_argument('--freq'):数据重采样(将多个样本结合为一个,比如求均值) ...
seq_len=96, label_len=48, pred_len=24, scale=True, ratios=[0.6, 0.2, 0.2], features = ["HourOfDay", "DayOfWeek", "DayOfMonth", "DayOfYear"] ): # get the [train | validation | test] set first dataset_dict = dict(zip(["train", "val", "test"], range(3))) ...