基于transformer的长时间序列代码汇总(autoformer,pedformer,informer...等15个算

基于Transformer的长时间序列模型有很多种，下面将分别对其中一些常见的模型进行简要介绍。

1. Autoformer（自动提升器）：Autoformer是一种基于Transformer的长时间序列预测模型，它引入了自注意力机制和自回归机制，通过对历史时间序列进行编码，学习到时间序列中的动态模式，并用于未来的预测。

2. Pedformer（行人形态预测器）：Pedformer是一种用于行人形态预测的长时间序列模型，该模型通过对行人运动轨迹的编码，学习到了行人的运动模式和行为特征，从而实现对行人未来位置和动作的预测。

3. Informer（信息增强器）：Informer是一种基于Transformer的长时间序列预测模型，它引入了多层多头注意力机制和掩码门机制，能够更好地处理长时依赖问题，提升时间序列预测的准确性。

除了上述三个模型，还有其他一些常见的基于Transformer的长时间序列预测模型，如：DeepAR、Seq2Seq、Temporal Fusion Transformers（TFT）、ST-MGCN等。这些模型各有特点和优势，根据实际需求和任务特点可以选择适合的模型进行使用。

总结起来，基于Transformer的长时间序列模型能够从时间序列数据中学习到关键的时间动态模式，进而用于未来的预测。在实际应用中，根据任务需求可以选择合适的模型进行使用。

相关问题

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Informer是一种基于Transformer的时间序列模型，旨在改善自我注意机制，减少记忆使用，并加快推理速度。Informer模型同时利用了Transformer编码器层和(掩码)Transformer解码器层，这样可以有效地在一次前向传递中预测长序列。Informer模型采用概率注意机制来预测长序列，并包括学习嵌入相关的时间特征。这使得模型能够生成一个有效的基于任务的时间表示。此外，Informer还可以根据任务的复杂性堆栈n个级别的编码器和解码器。Informer模型的引入可以提供更好的时间序列预测和分类性能。

informer与Autoformer 进行时间序列分类的区别

Informer和Autoformer都是用于时间序列分类的神经网络模型，但它们有以下区别：

1. 模型结构：Informer使用了多层注意力机制和自适应长度的Transformer结构，而Autoformer则使用了自适应多分辨率长短时记忆网络（Adaptive Multi-Resolution Long Short-Term Memory Network）。

2. 数据预处理：Informer使用了一种称为ProbMask的技术来处理时间序列数据中的缺失值，而Autoformer则使用了一种称为时间序列数据增强（Time Series Data Augmentation）的技术。

3. 预测能力：Informer在预测长期时间序列方面更具优势，而Autoformer在处理短期时间序列方面表现更好。

4. 训练速度：Autoformer相对于Informer具有更快的训练速度，因为其使用的模型结构更简单。

总体而言，Informer和Autoformer都是先进的时间序列分类模型，但它们在模型结构、数据预处理、预测能力和训练速度等方面存在一些区别。具体选择哪种模型需要根据实际需求进行评估。