python 时序预测模型

python 中有许多时序预测模型可以使用，具体取决于你所使用的数据和需要解决的问题。

常用的时序预测模型有：

- 线性模型，如线性回归，平滑移动平均（SMA）和自回归移动平均（ARMA）模型。

- 基于规律的方法，如季节性自回归移动平均（SARIMA）模型和 Holt-Winters 方法。

- 神经网络模型，如循环神经网络（RNN），长短期记忆（LSTM）和双向长短期记忆（BiLSTM）模型。

你可以使用 python 中的机器学习库，如 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等来训练和使用这些模型。

建议你先了解一下时序预测的基本原理，再根据你的数据特点和需求选择合适的模型。

相关问题

python时序模型预测

Python有多种时序模型可以用于预测，比如ARIMA模型和AR自回归模型。ARIMA模型是一种自回归综合移动平均线模型，可以通过statsmodels库中的ARIMA类来实现预测。首先，需要导入相关的库，读取数据并进行预处理。然后，可以使用ARIMA类创建模型，并通过fit()方法拟合数据。最后，可以使用forecast()方法进行未来的预测。[1]

另一种时序模型是AR自回归模型，可以通过statsmodels库中的AutoReg类来实现预测。同样，需要导入相关的库，读取数据并进行预处理。然后，可以使用AutoReg类创建模型，并通过fit()方法拟合数据。最后，可以使用forecast()方法进行未来的预测。[3]

需要注意的是，根据引用[2]的描述，前面90个数据为测试数据，最后10个为预测数据。根据模型的报告和预测结果，可以评估模型的性能和预测的准确性。

利用随机数据生成完整的基于python的Informer时序预测模型代码

在Python中，我们可以使用`PyTorch`库结合`TIMM`（Transformers in PyTorch）来构建基于注意力机制的时间序列预测模型如Informer。请注意，以下代码示例将假设你已经安装了必要的库，如果没有，你可以通过`pip install torch timm`进行安装。

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from timm.models.layers import DropPath
from einops import rearrange

class MHA(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, n_heads, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.d_model = d_model
        self.n_heads = n_heads
        self.head_dim = d_model // n_heads
        self.fc_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.fc_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.fc_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.attn_dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.proj = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, x):
        b, seq_len, _ = x.shape
        q = self.fc_q(x).view(b, seq_len, self.n_heads, self.head_dim)
        k = self.fc_k(x).view(b, seq_len, self.n_heads, self.head_dim)
        v = self.fc_v(x).view(b, seq_len, self.n_heads, self.head_dim)

        q = rearrange(q, 'b t (h d) -> b h t d', h=self.n_heads)
        k = rearrange(k, 'b t (h d) -> b h t d', h=self.n_heads)
        v = rearrange(v, 'b t (h d) -> b h t d', h=self.n_heads)

        attn_weights = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) / (self.head_dim ** 0.5)
        attn_weights = F.softmax(attn_weights, dim=-1)
        attn_weights = self.attn_dropout(attn_weights)

        out = torch.matmul(attn_weights, v)
        out = rearrange(out, 'b h t d -> b t (h d)')
        out = self.proj(out)
        return out

class InformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, n_heads, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.mha = MHA(d_model, n_heads, dropout)
        self.ln_1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.ffn = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_model * 4),
            nn.GELU(),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(d_model * 4, d_model),
        )
        self.ln_2 = nn.LayerNorm(d_model)

    def forward(self, x):
        residual = x
        x = self.ln_1(x)
        x = x + self.mha(x)
        x = self.ln_2(x)
        x = x + self.ffn(residual)
        return x

class Informer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, num_layers, d_model, n_heads, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.ModuleList([
            InformerBlock(d_model, n_heads, dropout)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        self.decoder = nn.Linear(d_model, output_size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear_transpose = nn.Linear(output_size, input_size)

    def forward(self, x, past_seq=None):
        if past_seq is not None:
            # For autoregressive prediction with a given context
            x, past_seq = x[:, :-1], past_seq
        for block in self.encoder:
            x = block(x)
        encoded_x = self.dropout(x)
        decoded_x = self.decoder(encoded_x.mean(dim=1))  # Assuming average pooling over sequence
        predicted_seq = self.linear_transpose(decoded_x)
        return predicted_seq, encoded_x

# 使用示例
input_size = ...  # 输入时间步数特征维度
output_size = ...  # 预测时间步数特征维度
num_layers = ...
d_model = ...
n_heads = ...

model = Informer(input_size, output_size, num_layers, d_model, n_heads)
past_seq = None  # 如果你想进行自回归预测，可以提供一个过去序列
x = torch.randn(1, input_size, requires_grad=True)
predicted_seq, encoded_x = model(x, past_seq)