informer時間序列預測代碼詳解

一、informer時間序列預測代碼實例

import torch
from informer.model import Informer
from informer.config import informer_covid_config as config

# 準備數據
input_size = (1, config['enc_in'], config['seq_len'])
x = torch.randn(input_size)

# 初始化模型
model = Informer(input_size[-1], input_size[1], **config['model'])

# 前向計算
output = model(x)

print(output.shape)  # (1, 1, 7)

以上代碼是一個基本的informer時間序列預測代碼示例，包括準備數據、初始化模型和進行前向計算三個步驟。模型的輸入是一個形狀為(1, enc_in, seq_len)的張量，輸出是一個形狀為(1, 1, pred_len)的張量。

二、informer時間序列預測代碼講解

1. 準備數據

在informer時間序列預測代碼中，準備數據的過程往往相對複雜，需要從原始數據中提取出需要用來訓練模型的特徵，並將其轉換為模型可以接受的張量形式。通常需要使用數據預處理、特徵工程等技術來完成這一步驟。

對於上述示例代碼，數據的準備過程比較簡單，只需要隨機生成一些張量即可，實際應用中需要根據具體的業務和數據情況來進行相應的處理。

2. 初始化模型

在informer時間序列預測代碼中，需要初始化一個Informer模型。Iformer是一種基於Transformer的序列預測模型，可用於時間序列預測、時間序列分類等領域。在初始化時需要指定輸入維度、編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的相關參數。

對於上述示例代碼，輸入維度為seq_len，編碼器和解碼器的相關參數存儲在config字典中，可根據實際需要進行修改。

3. 進行前向計算

在初始化好模型後，即可通過前向計算來得到預測結果。在進行前向計算時，可以使用模型的forward方法，將準備好的數據作為輸入，得到模型的輸出結果。

對於上述示例代碼，由於隨機生成的數據為(1, enc_in, seq_len)的張量，所以在前向計算時得到的輸出結果為(1, 1, pred_len)的張量。其中，pred_len是預測結果的長度。

三、informer時間序列選取

1. 時間序列預測

informer時間序列預測代碼主要應用於時間序列預測領域。除了上述示例代碼之外，下面的代碼也是一個基本的informer時間序列預測代碼，可以用於預測未來一個月的氣溫。

import torch
from informer.model import Informer
from informer.config import informer_tsp_config as config

# 準備數據
input_size = (1, config['enc_in'], config['seq_len'])
x = torch.randn(input_size)

# 初始化模型
model = Informer(input_size[-1], input_size[1], **config['model'])

# 前向計算
output = model(x)

print(output.shape)  # (1, 1, 30)

2. 時間序列分類

除了時間序列預測，informer時間序列代碼還可以應用於時間序列分類領域。下面的代碼是一個基本的informer時間序列分類代碼，用於對時序數據進行二分類。

import torch
from informer.model import Informer
from informer.config import informer_tsc_config as config

# 準備數據
input_size = (1, config['enc_in'], config['seq_len'])
x = torch.randn(input_size)

# 初始化模型
model = Informer(input_size[-1], input_size[1], **config['model'])

# 前向計算
output = model(x)

print(output.shape)  # (1, 1, 2)

四、結語

本文主要通過示例代碼的方式，詳細介紹了informer時間序列預測代碼的相關知識點，包括準備數據、初始化模型、進行前向計算等步驟。通過對informer時間序列代碼的深入了解，可以更加高效地應用它來解決實際問題。