informer反归一化问题

在引用的文献中，没有直接提到"Informer"模型的反归一化问题。然而，从引用中可以看出，"Informer"模型在时间序列预测任务中表现优越，并且在不同预测范围内的预测误差相对平稳。这表明"Informer"模型可能已经采取了一些方法来处理归一化问题，并且在预测结果中进行了反归一化操作。

通常，在时间序列预测任务中，为了提高模型性能和稳定性，常常会对输入数据进行归一化处理。这样可以将不同尺度的数据放在相同的范围内，方便模型学习和预测。在进行预测后，需要对预测结果进行反归一化操作，将其恢复到原始数据的尺度上。

具体的反归一化方法会根据归一化时采用的方法而有所不同。常见的反归一化方法包括线性反归一化和最小-最大值反归一化等。这些方法可以根据归一化时使用的最大值、最小值等统计信息来进行反归一化计算，将预测结果恢复到原始数据的尺度上。

因此，如果你使用"Informer"模型进行时间序列预测，并且进行了归一化操作，你可以根据归一化时使用的方法来进行相应的反归一化操作，以获得原始数据的预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【时序】Informer：用于长序列预测的高效 Transformer 论文笔记](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/124248535)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]