informer预测步长

对于Informer模型的预测步长，可以通过调整模型的参数来实现。Informer模型中有一个参数叫做"output_len"，它决定了模型的输出长度，即预测的步长。你可以根据自己的需求来设置这个参数，例如如果你希望模型每次预测10个时间步长的数据，你可以将"output_len"设置为10。需要注意的是，设置较大的输出长度可能会导致模型预测的不准确性增加，因为长期预测往往更加困难。因此，在选择合适的输出长度时，需要权衡预测准确性和模型复杂度之间的关系。

相关问题

informer预测极小时间步长的序列，时间戳如何设置

对于informer模型来预测极小时间步长的序列，时间戳的设置可以采用以下方法之一：

1. 固定时间戳间隔：如果你的时间序列数据具有固定的时间间隔，例如每分钟、每秒钟等，你可以将时间戳设置为固定的时间间隔。例如，对于每分钟的数据，可以将时间戳设置为从起始时间开始的每分钟增加一个固定的时间间隔。

2. 不固定时间戳间隔：如果你的时间序列数据具有不规则的时间间隔，你可以使用实际的时间戳来表示每个数据点的时间。这样做可以更准确地捕捉到不规则间隔的时间序列模式。

无论你选择哪种方法，重要的是确保时间戳的表示方式与你的数据和预测目标相匹配。这样，模型就可以根据正确的时间信息进行训练和预测。

informer预测

对于informer预测，它是一种用于时间序列预测的模型。它使用了Transformer架构，可以同时对时间序列数据中的多个时间进行预测。Informer模型通过自注意力机制来捕捉序列中的长期依赖关系，并且还使用了编码器-解码器结构来进行预测。它在各种时间序列预测任务中表现出色，如天气预测、交通流量预测等。你还有其他关于informer预测的问题吗？