注意BP-Transformer用零初始化粗尺度节点,而Pyraformer通过构建模块以更灵活的方式引入粗尺度节点。此外,BP-Transformer与比Pyraformer更密集的图相关,从而引起更高的复杂度 。 3 方法 时间序列预测问题可以表述为在给定之前 步观察 和相关协变量 的情况下预测未来 步 (例如,一天中的小时)。为了实现这一目标,本文提出...
论文题目:PYRAFORMER: LOW-COMPLEXITY PYRAMIDAL AT-TENTION FOR LONG-RANGE TIME SERIES MODELINGAND FORECASTING 论文链接:semanticscholar.org/pap 代码链接:github.com/alipay/Pyraf 1.2 摘要 本文提出一种新的基于金字塔注意力模块(PAM)的Transformer(Pyraformer),特别是当时间序列很长时,能够在单步和长距离多步预测...
"Pyraformer: Low-complexity pyramidal attention for long-range time series modeling and forecasting." International conference on learning representations. 2021. 代码部分 def long_forecast(self, x_enc, x_mark_enc, x_dec, x_mark_dec, mask=None): enc_out = self.encoder(x_enc, x_mark_enc)...
确切地说,可以从表2中收集到三个主要趋势:(1)提出的Pyraformer产生了最准确的预测结果,这表明金字塔图可以通过考虑不同范围的相关性来更好地解释时间序列中的时间相互作用。有趣的是,对于Wind数据集,稀疏注意力机制(即LogTrans、ETC、Longformer和Pyraformer)的表现优于原始的全注意力Transformer,这可能是因为数据包含...
Pyraformer：平衡长期依赖与低复杂度的金字塔注意力模型解决长时间序列问题的关键在于时间和空间效率，Pyraformer通过引入金字塔注意力机制，有效应对这一挑战。它在openreview.net/pdf...论文中提出，并开源于github.com/ant-research...。Pyraformer的核心在于其金字塔注意力模块(PAM)，它将信号遍历路径控制...
Pyraformer是基于金字塔注意力的长时间序列预测模型，具有以下特点：金字塔注意力机制：Pyraformer引入金字塔注意力模块，有效控制信号遍历路径在常数级，无论序列长度如何，模型处理的复杂度都能保持在O。高效处理长时间序列：通过金字塔注意力机制，Pyraformer能够高效地处理长时间序列问题，解决了传统模型在时间...
sh scripts/Pyraformer_LR_FC.sh To perform single step forecasting, run: sh scripts/Pyraformer_SS.sh The meaning of each command line argument is explained in long_range_main.py and single_step_main.py, respectively. Evaluation can be done by adding the -eval option to the command line. ...
Short-term electric load forecastingvariational modal decompositionpyramidal attention modelAdan optimizerFor the characteristics of fluctuation, periodicity and nonlinearity of power load data, this paper proposes a short-term power load forecasting model based on VMD-Pyraformer-Adan. Firstly, the ...
This is the official implementation for AAAI-23 Oral paper "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" - LTSF-Linear/Pyraformer/long_range_main.py at 7f7a25b6d32fa0df77ce4c20d4ffeb849b5a7e47 · No9/LTSF-Linear
我们的实验结果表明,Pyraformer在NRMSE和ND方面优于Transformer及其变体,且Q-K对的数量最少。 4.2.2 LONG-RANGE MULTI-STEP FORECASTING 我们评估了Pyraformer在三个数据集:Electricity、ETTh1和ETTm1上的长期预报性能。特别是对于ETTh1和etm1,我们同时预测了未来油温和6个电力负荷特征,这是一个多元时间序列预测问题。