只需8小时就跟着博导搞定了【LSTM股票预测+Informer+Pandas+AIRMA模型】不愧是计算机博士唐宇迪,讲的如此通俗易懂(深度学习/机器学习) 1.9万 8 06:17:00 App 【比刷剧还爽】2024最好出论文的两大预测模型:LSTM+Informer两大模型,跟着大佬论文解读,只花三小时即可跑通!BP时序预测 | ARIMA时序预测 ...
4.4. Informer时间序列预测源码解读.(三) 01:03:38 5.5. 1. 1. 算法1-数据平稳性与差分法 11:11 6.6. 2. 2. 2-ARIMA模型 10:35 7.7. 4. 4. 4-建立ARIMA模型 07:49 8.8. 5. 5. 5-参数选择 12:41 9.9. 6. 6. 案例1-Pandas生成时间序列 11:29 10.10. 7. 7. 2-Pandas数据重...
在Informer中提出,在长序列预测过程中,如果序列越长,那么速度会越慢,同时,效果也会越差。 这并不难理解,由于时间序列预测中 t 时刻依赖 t-1 时刻的输出,那么随着时间序列越长,那么速度也会变慢,同时,也会更加难以收敛,因为无论是LSTM还是RNN,其使用的都是反向传播算法计算损失函数来进行优化,序列越长,那么求...
模型参数较多:LSTM模型需要训练的参数较多,这使得它在处理大规模数据时需要更多的计算资源和时间。 容易出现模式震荡(mode switching):在处理非平稳时间序列数据时,LSTM模型容易出现模式震荡现象,这会导致模型预测结果的不稳定性。 2. Informer简介(2021 AAAI Best Paper) 2.1 Reference @inproceedings{haoyietal-informer...
生成式解码器虽然概念简单,但在一次向前操作中预测长时间序列,而不是一步一步地预测,这大大提高了长序列预测的推理速度。在4个大规模数据集上的大量实验表明,Informer算法显著优于现有方法,为LSTF问题提供了一种新的解决方案3. 搭建模型(使用PaddlePaddle)3.1...
相比与 Informer，他们都提出了要改变注意力机制，提升序列级连接和降低运算复杂度。不同的是，Autoform...
我在GitHub上面并没有找到好的源码分享(pytorch框架的LSTM项目),有许多基于TensorFlow框架的,但是我本人由于懒,并不愿意花时间再去学新的框架,所以很无奈。偶然看到时间序列预测有Informer模型,我就又去研究了Informer,对于我一个新手来说,代码优点复杂,只能囫囵吞枣的看看(感谢大佬 羽星_s 的分享),不得不佩服提出...
Informer在原始向量上不止增加了Transformer架构必备的PositionEmbedding(位置编码)还增加了与时间相关的各种编码: 日周期编码:表示一天中的时间点。 周周期编码:表示一周中的时间点。 月周期编码:表示一个月中的时间点。 在时间序列预测任务中,不同时间节点可能蕴藏着重要信息,例如分层时间戳(周、月和年)和不可知时...
基于VMD-LSTM-Informer的光伏功率预测模型构建流程主要包括以下步骤: 数据收集与预处理:首先收集光伏电站的历史功率数据和环境参数数据,如光照强度、温度、湿度等。对收集的数据进行清洗,去除异常值和缺失值。 变分模态分解(VMD):将预处理后的光伏功率时间序列数据通过VMD分解为若干个固有模态函数(IMF)分量,以降低数据的...
LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(RNN)模型,用于处理序列数据,具有记忆长短期的能力。在时间序列预测中,LSTM既可以多元预测机制又可以作为单元预测机制使用。 作为多元预测机制,LSTM可以处理多个相关变量的历史数据,从而可以预测这些变量的未来值。具体地,我们可以将多个变量的历史数据作为LSTM的输入...