informer电价预测

### 使用 Infromer 模型进行电价预测

#### 方法概述

Informer 是一种专为长时间序列数据设计的 Transformer 变体，特别适用于具有长期依赖关系的数据集。该模型通过引入一系列优化措施来解决标准 Transformer 的计算复杂度问题，使其能够处理更长的时间窗口[^1]。

对于电价预测这一应用场景而言，电力价格通常受到多种因素的影响，包括但不限于天气条件、供需变化以及市场政策等外部变量。因此，在构建基于 Informer 的预测框架时，除了时间戳本身外，还应考虑加入这些额外特征作为输入的一部分[^2]。

#### 数据预处理

为了使原始数据适合喂入到神经网络中训练，需执行如下操作：

- **缺失值填充**：针对可能存在空缺记录的情况采用适当方法填补；
- **标准化/归一化**：确保各维度数值范围一致以便于学习过程收敛更快更好；
- **滑动窗口切片**：创建连续时间段内的样本对 (X, y)，其中 X 表示过去一段时间的历史观测值而 y 则代表未来时刻的目标标签；

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def preprocess_data(df):
    df.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 前向填充缺失值
    
    scaler = StandardScaler()
    scaled_features = scaler.fit_transform(df[['price']])
    
    return pd.DataFrame(scaled_features, columns=['scaled_price'], index=df.index), scaler

#### 构建与训练模型

下面给出一段简化版 Python 实现代码用于说明如何定义并拟合一个简单的 Informer 结构来进行单步超前预测任务：

import torch
import pytorch_lightning as pl
from informers_pytorch.lightning_modules.informer_module import InformerModule

class PricePredictionModel(pl.LightningModule):

    def __init__(self, enc_in=1, dec_in=1, c_out=1, seq_len=96, label_len=48, out_len=24,
                 factor=5, d_model=512, n_heads=8, e_layers=2, d_ff=2048, dropout=0.0, activation='gelu'):
        super().__init__()
        
        self.model = InformerModule(
            enc_in=enc_in, dec_in=dec_in, c_out=c_out, seq_len=seq_len, label_len=label_len, out_len=out_len,
            factor=factor, d_model=d_model, n_heads=n_heads, e_layers=e_layers, d_ff=d_ff, dropout=dropout, activation=activation)

    def forward(self, batch_x, batch_y=None): 
        pred, true = self.model(batch_x, batch_y)
        return pred 

trainer = pl.Trainer(max_epochs=10)
model = PricePredictionModel()

trainer.fit(model, train_loader)

上述代码片段展示了 PyTorch Lightning 和自定义 `InformerModule` 类结合使用的例子。这里假设已经准备好了一个名为 `train_loader` 的 DataLoader 对象用来迭代提供批次化的训练样例给定模型参数设置仅作示意之用实际应用当中可能需要依据具体情况进行调整[^3]。