matlab编写informer进行时间序列预测的代码

以下是一个使用MATLAB编写的时间序列预测的Informer模型的示例代码：

% 1. 加载数据
data = load('your_data.mat');
train_data = data.train_data; % 训练数据
valid_data = data.valid_data; % 验证数据
test_data = data.test_data;   % 测试数据

% 2. 数据预处理
% 这里假设你已经对数据进行了必要的预处理，例如归一化等

% 3. 构建和训练模型
net = informerTrain(train_data); % 自定义informerTrain函数来构建和训练模型

% 4. 验证模型
y_valid_pred = informerPredict(net, valid_data); % 自定义informerPredict函数来进行验证

% 5. 测试模型
y_test_pred = informerPredict(net, test_data);   % 自定义informerPredict函数来进行测试

% 6. 结果可视化
figure;
plot(valid_data, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(y_valid_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('实际值', '预测值');
title('验证结果');

figure;
plot(test_data, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(y_test_pred, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('实际值', '预测值');
title('测试结果');

这里的代码仅提供一个简单的框架，你需要根据自己的需求和数据进行相应的修改和补充。其中，`informerTrain`和`informerPredict`函数需要根据你选择的Informer模型进行自定义实现，包括模型的构建、训练和预测过程。

在代码中，我们假设数据已经通过`load`函数加载，并且进行了必要的预处理。然后，我们使用训练数据来构建和训练Informer模型，使用验证数据来验证模型的性能，最后使用测试数据进行模型的测试。最后，我们使用`plot`函数将实际值和预测值进行可视化比较。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现取决于你选择的Informer模型和数据集。你需要根据你的自定义模型和数据集进行相应的调整。