Informer模型训练及预测

### Informer 模型的训练与预测 #### 1. 数据预处理 为了使时间序列数据适合输入到 Informer 模型中,通常会采用标准化或归一化技术来缩放特征值。这一步骤有助于提高模型收敛速度并改善其泛化能力[^3]。 #### 2. 构建模型架构 Informer 是一种基于 Transformer 的改进版本,在编码器部分引入了自注意力机制,并通过概率稀疏策略减少了计算复杂度;解码器则负责将隐藏状态映射回目标空间。此外,还加入了全连接层作为最终输出前的最后一道工序,它能够捕捉不同维度之间的线性关系并将它们转换成预期的结果形式[^1]。 #### 3. 定义损失函数与优化算法 对于回归类的时间序列预测任务而言,均方误差 (MSE) 或平均绝对误差 (MAE) 常被选作主要衡量标准之一。与此同时,Adam 等适应性学习率调整方法因其良好的表现而广泛应用于此类场景下参数更新过程中。 ```python import torch.nn as nn criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` #### 4. 执行训练循环 在一个典型的 epoch 中,先从前向传播阶段获取当前批次样本对应的预测值并与真实标签对比得出差异程度;接着反向传播此差距至各层权重上完成一次完整的迭代操作直至满足预先设定好的终止条件为止。 ```python for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}') ``` #### 5. 预测新数据点 当完成了足够的轮次之后就可以利用已经训练完毕后的网络结构对未来时刻做出推测。此时只需准备待测试集或者实际应用场景里的最新观测记录即可调用 `model.predict()` 方法得到相应的估计数值。 ```python model.eval() with torch.no_grad(): predictions = model(test_inputs) ```

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在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了,但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值,当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的,所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能,这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补),这个功能可以说是很实用的,这样我们可以准确的评估固定时间段的值,当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发,创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞,同时可以关注本专栏(免费阅读),本专栏持续复现各种的顶会内容,无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素,在这些场景中,我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测,即长序列时间序列预测(LSTF)。然而,现有方法大多设计用于短期问题,如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加,模型的预测能力受到挑战。例如,当预测长度超过48点时,LSTM网络的预测

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大家好,最近在搞论文所以在研究各种论文的思想,这篇文章给大家带来的是TiDE模型由Goggle在2023.8年发布,其主要的核心思想是:基于多层感知机(MLP)构建的编码器-解码器架构,核心创新在于它结合了线性模型的简洁性和速度优势,同时能有效处理协变量和非线性依赖。论文中号称TiDE在长期时间序列预测基准测试中不仅表现匹敌甚至超越了先前的方法,而且在速度上比最好的基于Transformer的模型快5到10倍。在官方的开源代码中是并没有预测未来数据功能的,因为这种都是学术文章发表论文的时候只看测试集表现。我在自己的框架下给其补上了这一功能同时加上了绘图的功能,非常适合大家发表论文的适合拿来做对比模型。TiDE(时间序列密集编码器)模型是一个基于多层感知机(MLP)的编码器-解码器架构,旨在简化长期时间序列预测。该模型结合了线性模型的简单性和速度,同时能够有效处理协变量和非线性依赖。

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包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括: 多尺度时间编码器和解码器:Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构,可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制:Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制,可以根据序列长度自动调整注意力范围,从而很好地处理长序列。 门控卷积单元:Informer模型采用了一种新的门控卷积单元,可以减少模型中的参数数量和计算量,同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理:Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值,使用了一种新的掩码机制,可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果,包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129

Informer代码详细注释版

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逐行注释,十分详细! ## <span id="citelink">Citation</span> If you find this repository useful in your research, please consider citing the following paper: ``` @inproceedings{haoyietal-informer-2021, author = {Haoyi Zhou and Shanghang Zhang and Jieqi Peng and Shuai Zhang and Jianxin Li and Hui Xiong and Wancai Zhang}, title = {Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecas

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Informer是一种专为长时间序列预测任务设计的深度学习模型,通过结合自注意力机制和稀疏化操作显著提升预测效率和准确性。其核心创新包括ProbSparse Attention机制,将计算复杂度从O(N²)降至O(NlogN),以及Encoder-Decoder架构。模型采用PyTorch实现,包含输入编码层、多层自注意力层和前馈神经网络。Informer相较于传统Transformer在长序列处理上更具优势,适用于金融、气象、交通等领域的预测任务。尽管计算效率高,但对超参数敏感且训练时间较长。变种如Informer-XL进一步优化了长期依赖性建模。

Informer时间序列预测实战[项目源码]

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本文详细介绍了Informer模型在时间序列预测中的实战应用,包括模型原理、参数设置、代码实现及Bug修复。Informer模型结合了注意力机制和Transformer架构,通过ProbSparse自注意力机制、自注意力蒸馏技术和生成式解码器,显著提升了长序列预测的效率和准确性。文章还提供了个人数据集的训练方法、参数调整建议以及常见问题的解决方案,帮助读者快速上手并应用于实际项目中。

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