informer取得预测值

Informer是一种用于时间序列预测的模型，它可以用来预测未来的时间序列。它的预测值是通过以下步取得的：

1. 输入数据：首先，需要将历史时间序列数据作为输入提供给Informer模型。这些数据可以包括过去的时间步长和其他相关特征。

2. 编码器-解码器结构：Informer模型采用了编码器-解码器结构，其中编码器用于学习输入数据的表示，解码器用于生成预测值。

3. 自注意力机制：Informer模型使用了自注意力机制，它可以自动学习输入序列中不同时间步之间的依赖关系和重要性。

4. 预测输出：在训练过程中，Informer模型学习如何根据历史数据预测未来的时间序列值。一旦模型训练完成，就可以使用它来生成预测值。

5. 后处理：根据具体的任务需求，可能需要对Informer生成的预测值进行后处理，例如进行平滑处理或者调整范围。