基于多尺度混合卷积的Informer模型优化：强化全局特征提取能力，提升中长期预测精度

原创于 2025-12-16 19:30:00 发布 · 142 阅读

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基于多尺度混合卷积的informer模型，提高全局特征提取能力，在参数、数据一致的情况下，提高了中长期预测的精度

时间序列预测领域最近有个挺有意思的现象：大家都在讨论如何让模型同时兼顾局部细节和全局趋势。传统Informer模型用ProbSparse自注意力机制解决了长序列处理的问题，但实操中发现它对周期性不明显的中长期预测还是容易翻车——就像拿着放大镜找路，细节清楚但容易迷路。

这时候多尺度混合卷积的玩法就派上用场了。我们团队试着在Informer的编码器里插入了卷积模块组，结果在电力负荷预测任务中，72小时预测的MAE直接降了18%。最骚的是参数量基本没变，这就很有意思了。

先看这个混合卷积模块怎么搭的。核心思路是用不同尺度的卷积核并行抓特征，类似让模型同时带着望远镜、显微镜和普通眼镜看数据：

class MultiScaleConv(nn.Module):
    def __init__(self, d_model):
        super().__init__()
        self.conv3 = nn.Conv1d(d_model, d_model//4, 3, padding=1)
        self.conv5 = nn.Conv1d(d_model, d_model//4, 5, padding=2)
        self.conv7 = nn.Conv1d(d_model, d_model//4, 7, padding=3)
        self.conv1x1 = nn.Conv1d(d_model*3//4, d_model, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = x.permute(0, 2, 1)
        out3 = F.gelu(self.conv3(x))
        out5 = F.gelu(self.conv5(x))
        out7 = F.gelu(self.conv7(x))
        merged = torch.cat([out3, out5, out7], dim=1)
        return self.conv1x1(merged).permute(0, 2, 1)

这段代码暗藏玄机：三个不同窗口的卷积并行抽取特征后，用1x1卷积做通道融合。这里有个细节——每个分支输出通道是原模型的1/4，这样合并后总通道数是3/4，最后用1x1卷积恢复到原维度，既实现多尺度融合，又控制住了参数量。

实际插入到Informer里时，我们把编码器的每个自注意力层后面都接了这个卷积模块。相当于在抓完全局注意力后，再让不同尺度的卷积核对特征图做局部增强。实验时发现用GELU激活比ReLU效果稳定，可能因为时间序列的波动特性需要更平滑的非线性处理。

验证效果时做了个对比实验：用相同的数据训练原版Informer和我们的改进版，在预测步长超过48步后，改进版的预测曲线明显更贴合真实值的波动趋势。特别是在负荷突变点（比如突然的用电高峰），改进版的响应延迟比原版少了约3个时间步。