用pytorch实现informer预测单变量时间序列

好的，以下是用 PyTorch 实现单变量时间序列预测的 Inforer 模型的步骤：

1. 安装必要的库

pip install torch numpy pandas matplotlib

2. 准备数据

准备一个单变量时间序列的数据集，例如：

dataset = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

3. 定义模型

Informer 模型是一个基于 Transformer 的模型，它包含了多层 Encoder 和 Decoder，以及一个用于预测的输出层。

import torch.nn as nn
from transformer import Encoder, Decoder

class Informer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Informer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder(input_size)
        self.decoder = Decoder(output_size)
        self.output_layer = nn.Linear(output_size, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        x = self.output_layer(x)
        return x

其中，`Encoder` 和 `Decoder` 是 Transformer 中的两个组件，可以通过 PyTorch 实现。`output_size` 是需要预测的时间步数。

4. 定义损失函数和优化器

import torch.optim as optim

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

在这里，我们使用均方误差作为损失函数，使用 Adam 作为优化器。

5. 训练模型

epochs = 1000

for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    
    input_data = torch.tensor(dataset[:-1]).unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=2)
    target_data = torch.tensor(dataset[1:]).unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=2)
    
    output_data = model(input_data)
    
    loss = criterion(output_data, target_data)
    
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if epoch % 100 == 0:
        print(f"Epoch {epoch}: Loss = {loss.item()}")

在训练过程中，我们将输入数据和目标数据分别作为模型的输入和输出，通过反向传播来更新模型的参数。

6. 预测未来值

future_steps = 3

input_data = torch.tensor(dataset[:-future_steps]).unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=2)

for i in range(future_steps):
    output_data = model(input_data)
    input_data = torch.cat([input_data[:, 1:], output_data], dim=1)

print(output_data.squeeze().tolist())

在预测未来值时，我们将已知的数据输入模型，然后循环预测未来多个时间步的值。最后，我们可以将预测结果打印出来。

以上就是用 PyTorch 实现单变量时间序列预测的 Inforer 模型的步骤。