informer改进

Informer是一种用于时间序列预测的神经网络模型，它采用了自注意力机制和卷积神经网络结构，能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。为了进一步提高Informer的性能，可以考虑以下改进措施：

1. 增加模型深度：可以增加Informer的层数，以增加模型的非线性能力和表达能力。

2. 调整注意力机制：可以尝试使用其他类型的注意力机制，如多头注意力、局部注意力等，以更好地捕捉时间序列中的关键信息。

3. 引入外部信息：可以将一些与时间序列相关的外部信息（如天气、节假日等）引入模型中，以提高模型的预测能力。

4. 优化训练策略：可以采用更先进的优化算法和学习率调整策略，以加速模型收敛和提高泛化能力。

5. 融合其他模型：可以将Informer与其他类型的模型进行融合，如LSTM、GRU等，以进一步提高模型的性能。