informer代码中如何设定预测的长度
时间: 2024-03-06 18:48:17 浏览: 29
在Informer的代码中,可以通过修改参数`pred_len`来设置预测的长度。具体来说,`pred_len`参数指定了模型在进行预测时需要预测多少个时间步长的数据。
在`config.py`文件中,可以找到以下代码段:
```
class DefaultConfig:
...
pred_len = 24 # predict 24 h
```
可以将`pred_len`参数修改为任意值,以设置不同的预测长度。需要注意的是,修改预测长度可能会影响模型的预测效果。更长的预测长度可能会导致模型预测出现更多的误差。
相关问题
informer模型如何设定预测起始点
Informer模型中,预测起始点的设定是通过调整模型输入的方式实现的,具体方法有以下两种:
1. 固定预测长度:在模型训练时,可以固定每次预测的长度,例如预测未来24个时间步。在预测时,只需要将最后24个时间步的数据作为输入传给模型,即可得到未来24个时间步的预测结果。
2. 滑动窗口预测:在模型训练时,将时间序列按照固定长度切分成多个子序列,并使用这些子序列进行训练。在预测时,设定一个滑动窗口,每次将滑动窗口向右移动一个时间步,将窗口中的数据作为输入传给模型,得到一个预测结果。然后将窗口向右移动一个时间步,重复以上过程,直到预测完整个时间序列。
需要注意的是,在预测过程中,预测起始点的选择可能会影响到模型的预测结果,因此需要根据具体应用场景进行调整。
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。
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