SCINet安装与配置完全指南

SCINet安装与配置完全指南

SCINet The GitHub repository for the paper: “Time Series is a Special Sequence: Forecasting with Sample Convolution and Interaction“. (NeurIPS 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCINet

项目基础介绍及主要编程语言

SCINet 是一个基于PyTorch实现的开源项目，旨在解决时间序列预测的问题。此项目源于论文《Time Series is a Special Sequence: Forecasting with Sample Convolution and Interaction》，该论文在NeurIPS 2022会议上发表。SCINet通过样本卷积和交互方法，专门为时间序列建模和预测设计。项目主要采用Python作为开发语言，并利用PyTorch深度学习框架。

关键技术和框架

• PyTorch: 强大的机器学习库，用于构建动态计算图。
• 时间序列分析: 利用Sample Convolution（样本卷积）与Interaction机制处理时间序列数据。
• Reversible Instance Normalization (RevIN): 支持处理训练与测试样本分布差距较大的情况，可选功能。
• 时空数据预测模型: 如StemGNN、MTGNN、Informer等，用于不同场景下的数据集。

准备工作和详细安装步骤

步骤一：环境搭建

首先，确保你的系统已经安装了Git和Anaconda或Miniconda。接下来，按照以下步骤进行：

1. 克隆项目代码：

   git clone https://github.com/cure-lab/SCINet.git
   

2. 创建Conda虚拟环境： 进入到SCINet文件夹中：

   cd SCINet
   

   创建并激活名为scinet的虚拟环境：

   conda create -n scinet python=3.8
   conda activate scinet
   

步骤二：安装依赖

在激活的环境中安装必要的Python包：

pip install -r requirements.txt

步骤三：数据集准备

1. 下载数据集：项目支持的数据集需从指定来源手动下载或遵循项目的指示获取。
2. 数据预处理：运行脚本准备数据：

   source prepare_data.sh
   

   这将创建相应的数据目录结构，确保所有必需的数据集都已正确放置。

步骤四：配置和运行

• 查阅run_<dataset>.py文件中的参数说明（如run_ETTh.py, run_financial.py），根据研究需求选择合适的命令行参数。
• 示例：以PEMS03数据集为例，执行如下命令进行训练：

  python run_pems.py --dataset PEMS03 --hidden-size 0.0625 --dropout 0.25 --model_name pems03_h0_0625_dp0_25 --num_decoder_layer 2
  

注意事项

• 确保所有环境变量设置正确，特别是路径指向。
• 根据自己的硬件资源调整训练配置，如批大小、隐藏层大小等。
• 使用RevIN时，在命令行添加--RIN True来激活该特性。

完成上述步骤后，您便可以开始探索SCINet在时间序列预测上的应用了。记得查看项目文档和论文，以深入理解模型的工作原理和最佳实践。

SCINet The GitHub repository for the paper: “Time Series is a Special Sequence: Forecasting with Sample Convolution and Interaction“. (NeurIPS 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCINet