singlestep和multistep具体指?
时间: 2024-01-07 16:02:37 浏览: 49
Single-step和Multi-step通常用于描述时间序列预测模型。
Single-step预测模型是指在每个时间步长,模型只预测一个未来时间步的值,也就是说,模型只能从当前时间步预测下一个时间步的值,而不能预测多个未来时间步的值。
Multi-step预测模型是指在每个时间步长,模型可以预测多个未来时间步的值。例如,模型可以从当前时间步预测未来10个时间步的值,或者从当前时间步预测未来30个时间步的值。
因此,Single-step和Multi-step主要区别在于模型可以预测的未来时间步的数量。
相关问题
dpm_solver.py中这些 DPM_Solver noise_prediction_fn data_prediction_fn model_fn get_time_steps get_orders_and_timesteps_for_singlestep_solver denoise_to_zero_fn dpm_solver_first_update singlestep_dpm_solver_second_update singlestep_dpm_solver_third_update multistep_dpm_solver_second_update multistep_dpm_solver_third_update singlestep_dpm_solver_update multistep_dpm_solver_update dpm_solver_adaptive interpolate_fn expand_dims fn概念介绍,相互间关联
这些概念都是在CSDN开发的ChitGPT中的dpm_solver.py文件中出现的。
- DPM_Solver:这是一个类,实现了动态过程建模(Dynamic Process Modeling)求解器的功能。它接受一些参数(如时间步长,噪声预测函数,数据预测函数等),并使用这些参数对给定的时间序列数据进行建模。
- noise_prediction_fn:这是一个函数,用于预测时间序列数据中的噪声。
- data_prediction_fn:这是一个函数,用于预测时间序列中的未来数据。
- model_fn:这是一个函数,用于构建时间序列数据的模型。
- get_time_steps:这是一个函数,用于获取时间步长。
- get_orders_and_timesteps_for_singlestep_solver:这是一个函数,用于获取单步求解器的顺序和时间步长。
- denoise_to_zero_fn:这是一个函数,用于将时间序列数据中的噪声去除。
- dpm_solver_first_update:这是一个函数,用于进行第一次更新动态过程建模求解器。
- singlestep_dpm_solver_second_update:这是一个函数,用于进行单步求解器的第二次更新。
- singlestep_dpm_solver_third_update:这是一个函数,用于进行单步求解器的第三次更新。
- multistep_dpm_solver_second_update:这是一个函数,用于进行多步求解器的第二次更新。
- multistep_dpm_solver_third_update:这是一个函数,用于进行多步求解器的第三次更新。
- singlestep_dpm_solver_update:这是一个函数,用于进行单步求解器的更新。
- multistep_dpm_solver_update:这是一个函数,用于进行多步求解器的更新。
- dpm_solver_adaptive:这是一个函数,用于自适应地构建动态过程建模模型。
- interpolate_fn:这是一个函数,用于插值。
- expand_dims:这是一个函数,用于扩展数据的维度。
- fn:这是一个函数,用于在多个函数之间切换。
这些函数和类相互关联,一起实现了动态过程建模求解器的功能。其中,DPM_Solver是主要的类,其他函数则是该类的辅助函数。
get_rolling_window_multistep
`get_rolling_window_multistep` 是一个函数,用于将时间序列数据转换为可用于多步时间序列问题的滚动窗口数据。它的输入是一个一维时间序列数组和两个参数:窗口大小(window_size)和预测步数(horizon)。函数返回两个数组:一个是滚动窗口的输入数据,另一个是对应的输出数据。每个滚动窗口的输入数据包括窗口中的时间序列值,而对应的输出数据则是在预测步数后的时间序列值。
例如,如果输入时间序列是 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],窗口大小是 3,预测步数是 2,那么函数将返回以下两个数组:
输入数据:[[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7], [6, 7, 8]]
输出数据:[[5, 6], [6, 7], [7, 8], [8, 9], [9, 10]]
这些滚动窗口输入和输出数据可以用于训练和评估多步时间序列预测模型,例如神经网络模型。
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