informer实现预测

Informer是一种用于时间序列预测的模型。它通过将序列数据进行编码和解码来进行预测。模型的输入是历史观测值，输出是未来的预测结果。

具体地说，Informer模型包含了一个Encoder部分和一个Decoder部分。Encoder部分将历史观测值进行编码，提取序列中的关键特征。Decoder部分则利用编码后的特征生成未来的预测结果。

在实际应用中，可以使用Informer模型进行多步预测。即给定一段历史观测值，模型可以同时生成未来多个时间步长的预测结果。

要实现预测，首先需要训练Informer模型。训练过程中，可以使用历史观测值作为输入，将未来的真实值作为标签进行监督学习。训练完成后，就可以使用该模型进行预测了。

具体的实现细节和代码可以参考Informer的相关文档和代码库，例如在CSDN上可以找到相关的实现案例和教程。