用文字描述一下informer算法

Informer算法是一种基于Transformer模型的序列预测算法，可以用于多个时间序列的预测任务。Informer算法具有多头Attention机制和长短时记忆模型（LSTM）的结合，可以对输入序列的各个部分进行不同程度的关注和记忆，自适应地提取和融合各种时间尺度的特征。Informer算法将输入序列分为固定长度的若干个时间段，在每个时间段内，利用多头Attention机制进行特征提取，然后将每个时间段的特征向量传递给LSTM进行序列预测。Informer算法具有高效性、鲁棒性和灵活性等特点，能够适应不同类型的时间序列预测任务。