FEDformer时间序列预测框架完整使用指南
【免费下载链接】FEDformer 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FEDformer
项目概述
FEDformer（Frequency Enhanced Decomposed Transformer）是一种基于Transformer的时间序列预测模型，由Tian Zhou等人在ICML 2022上发表的论文中提出。该模型通过结合季节性趋势分解方法和频率增强注意力机制，有效解决了传统Transformer在处理长序列时的计算复杂度问题，实现了线性复杂度，在多个基准数据集上表现出卓越的预测性能。
核心特性与架构
FEDformer采用创新的频率增强分解Transformer架构，将季节性趋势分解与注意力机制完美结合。模型通过频率域上的注意力机制，显著降低了计算复杂度，同时保持了优异的预测精度。
频率增强注意力机制
FEDformer在频率域上执行注意力计算，通过傅里叶变换或小波变换将序列转换到频域，然后选择部分频率分量进行注意力计算，最后通过逆变换恢复到时域。这种设计使得模型能够有效捕捉时间序列中的周期性模式。
环境配置与安装
系统要求
- Python >= 3.8
- PyTorch 1.9.0
- CUDA支持（可选）
依赖安装
pip install torch==1.9.0
pip install einops==0.4.1
pip install h5py==3.7.0
pip install pandas==1.4.2
pip install pytorch-wavelet
pip install PyWavelets==1.4.1
pip install scikit-learn==1.0.2
pip install statsmodels==0.13.2
项目获取
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FEDformer
cd FEDformer
数据准备
FEDformer支持多个基准数据集，包括ETT数据集、电力数据、汇率数据、交通流量和天气数据等。数据可以从相关项目中获取并进行预处理。
模型训练与使用
多变量实验
运行多变量预测实验：
bash scripts/run_M.sh
该脚本会自动对多个模型（FEDformer、Autoformer、Informer、Transformer）在多个预测长度下进行训练和评估。
单变量实验
运行单变量预测实验：
bash scripts/run_S.sh
自定义训练
使用run.py脚本进行自定义训练：
python run.py \
--is_training 1 \
--root_path ./dataset/ETT-small/ \
--data_path ETTm1.csv \
--model FEDformer \
--data ETTm1 \
--features M \
--seq_len 96 \
--label_len 48 \
--pred_len 96 \
--e_layers 2 \
--d_layers 1 \
--d_model 512 \
--itr 3
核心模块解析
模型架构
FEDformer模型主要由以下组件构成：
- 数据嵌入层（DataEmbedding）
- 自相关层（AutoCorrelationLayer）
- 傅里叶相关块（FourierBlock）
- 多小波变换（MultiWaveletTransform）
- 编码器-解码器结构
频率增强模块
模型支持两种频率增强方式：
- 傅里叶变换版本
- 小波变换版本
参数配置详解
主要参数说明
--model: 选择模型类型（FEDformer、Autoformer等）--seq_len: 输入序列长度--label_len: 标签序列长度--pred_len: 预测序列长度--e_layers: 编码器层数--d_layers: 解码器层数--d_model: 模型维度--features: 特征类型（M为多变量，S为单变量）
性能表现
根据论文结果，FEDformer在多个基准数据集上相比现有最优方法，多变量时间序列预测误差降低了14.8%，单变量时间序列预测误差降低了22.6%。
应用场景
FEDformer适用于多种时间序列预测场景：
- 电力负荷预测
- 交通流量预测
- 金融时间序列预测
- 气象数据预测
- 医疗数据趋势分析
最佳实践建议
数据预处理
- 对输入时间序列进行适当的清洗和标准化
- 处理异常值和缺失数据
- 采用滑动窗口归一化技术
超参数调优
- 根据数据特性调整模型尺寸
- 优化注意力头数配置
- 调整学习率调度策略
模型选择
- 对于周期性明显的数据，推荐使用傅里叶变换版本
- 对于非平稳时间序列，可考虑小波变换版本
故障排除
常见问题
- 内存不足：减少批处理大小或序列长度
- 训练不稳定：调整学习率或使用梯度裁剪
- 预测效果不佳：检查数据预处理步骤或调整模型参数
扩展与集成
FEDformer可以与其他时间序列分析框架集成，如PyTorch Forecasting、GluonTS等，以扩展其在不同应用场景中的能力。
通过合理配置参数和优化数据处理流程，FEDformer能够为各种时间序列预测任务提供准确可靠的解决方案。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
