informer时间序列预测
时间: 2023-07-24 18:09:49 浏览: 117
Informer是一种用于时间序列预测的新型神经网络模型,它在预测精度和效率方面表现非常优秀。Informer模型采用了多层注意力机制,可以动态地学习时间序列数据的长期和短期依赖关系,同时还可以自适应地选择不同的时间尺度进行预测,从而在保持精度的同时提高了预测效率。此外,Informer还具有可解释性强、易于调参等优点,因此在时间序列预测领域备受关注。
相关问题
informer时间序列预测代码
以下是一个使用Informer进行时间序列预测的基本代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from informer.model import Informer
# 定义输入数据
x = np.random.rand(100, 3, 24) # (data_size, features, seq_len)
y = np.random.rand(100, 1, 24) # (data_size, target_features, seq_len)
# 定义参数
enc_seq_len, dec_seq_len = 12, 12
inp_dim, out_dim = x.shape[1], y.shape[1]
factor = 5
# 初始化Informer模型
model = Informer(
enc_in=inp_dim,
dec_in=out_dim,
c_out=out_dim,
factor=factor,
d_model=512,
n_heads=8,
e_layers=2,
d_layers=1,
d_ff=2048,
dropout=0.05,
activation='gelu'
)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for i in range(0, len(x), batch_size):
# 前向传播
optimizer.zero_grad()
output = model(x[i:i+batch_size,:enc_seq_len,:], y[i:i+batch_size,:dec_seq_len,:])
loss = criterion(output, y[i:i+batch_size,:dec_seq_len,:])
# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()
# 输出损失值
if (i+1) % 10 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(x)//batch_size, loss.item()))
# 对测试集进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
y_pred = model(x_test[:,:enc_seq_len,:], y_test[:,:dec_seq_len,:])
test_loss = criterion(y_pred, y_test[:,:dec_seq_len,:])
print('Test Loss: {:.4f}'.format(test_loss.item()))
```
请注意,上述代码仅提供了一个基本的示例,实际使用时需要根据具体数据进行修改和调整。
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:
```matlab
% 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。
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