seq_len:用于预测的历史数据长度。 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:...
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(...
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) ...
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: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] border2s = [num_train, num_train+num_vali, len(df_raw)] border1 = border1s[self.set_type] border2 = border2s[self.set_type] # 若预测类型为M(多特征预测多特征)或MS(多特征预测单特征) if self.features=='M' or self.features=='MS': # 取除日期列的其他所有列 cols_data ...
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:Informer编码器的输入序列长度。 --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。 --...
Informer主要可以调的一些参数：factor、seq_len, d_model，其余效果都一般。很多时序模型解决的都是降低...