时间序列预测 | Python实现Informer模型时间序列预测

最新推荐文章于 2025-04-10 11:31:43 发布
最新推荐文章于 2025-04-10 11:31:43 发布
阅读量7.3k 收藏 21
点赞数
分类专栏： 时间序列分析（Python） 数据统计分析 数据分析应用 文章标签： python 深度学习 时序模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_57362105/article/details/124183171
版权
时间序列分析（Python） 同时被 3 个专栏收录
66 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
数据分析应用
24 篇文章 ¥299.90 ¥399.90
订阅专栏
数据统计分析
15 篇文章 ¥239.90 ¥399.90
订阅专栏
本文介绍了使用Python实现Informer模型进行时间序列预测，该模型基于Transformer，针对长序列预测问题，通过概率注意机制和时间特征学习，降低内存使用并提升预测效率，适用于商品销量、股票价格等场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

时间序列预测 | Python实现Informer模型时间序列预测

目录

基本介绍

序列预测在现实中比较基础但又十分重要的研究场景，如商品销量及库存的预测，未来某个时刻某只股票的价格，疾病的传播及扩散预测等。而长序列预测（Long Sequence Time-Series Forecasting，以下称为 LSTF）方面的工作因为其历史数据量大、计算复杂性高、预测精度要求高更是成为序列预测研究的热点，但一直以来长序列预测并没有取得太好的效果。
在2021年的AAAI 最佳论文奖项中就有一篇来自北京航空航天大学的工作：Informer，其主要的工作是使用 Transfomer 实现长序列预测，实验表明取得了不错的结果。

模型结构

1
2

程序设计


                

                
                
        

         

    

  


        

            

                

                

                了解本专栏
                
                
                  
                订阅专栏 解锁全文
                 
            

        


    



                



	

		

			

				
					
Informer(信息提取网络)实现时间序列预测(PyTorch版)

				
			

			

				

					sybh的博客
				

				

					10-04
					
					1093
					
				

			

		

		

			
				
Informer是一种基于Transformer的时间序列预测模型，它能够有效地处理具有多种时间尺度和复杂性的时间序列数据。与传统的时间序列模型（如ARIMA、LSTM等）不同，Informer利用了Transformer的自注意力机制和多头注意力机制，能够同时捕捉全局和局部的时间相关性。同时，Informer还引入了一些特殊的模块和技术，包括：

ProbSparseSelfAttn模块：用于增强Transformer的自注意力机制，使得模型可以更好地处理稀疏的时间序列数据。

Conv1dSub

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Informer的时间序列预测完整代码数据

				
			

			

				

					
				

				

					05-18
					
					3977
					
				

			

		

		

			
				
Informer的时间序列预测完整代码数据  

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
python-informer

				
			

			

				

					03-22
				

			

		

		

			
				
通过dbus函数调用以通过gtalk发送消息的简单脚本。

			
		

	





	

		

			

				
					
Informer：高效长序列时间序列预测模型

				
			

			

				

					酒酿小圆子呀～ 
				

				

					04-10
					
					259
					
				

			

		

		

			
				
Informer是一种专为长序列时间序列预测（LSTF）设计的Transformer模型。相较于传统的Transformer，Informer具备了三个独特特点。首先，他采用ProbSparse自注意力机制，具有O(LlogL)的时间复杂度和内存使用。能够有效捕获序列中的长期依赖关系。其次，通过自注意力蒸馏技术，Informer能够高效处理极长的输入序列。最后，Informer的生成式解码器可以一次性预测整个长时间序列，在预测过程中大幅提高了效率。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

				
			

			

				

					weixin_43336108的博客
				

				

					06-18
					
					4129
					
				

			

		

		

			
				
informer时序数据编码

			
		

	





	

		

			

				
					
Informer：高效长序列时间序列预测模型（更新中）

					
热门推荐

				
			

			

				

					m0_53881899的博客
				

				

					02-25
					
					3万+
					
				

			

		

		

			
				
Transformer+Informer

			
		

	





	

		

			

				
					
时间序列预测领域的Informer模型Python实现及其应用

				
			

			

				

					04-11
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文详细介绍了基于Python的时间序列预测模型——Informer。该模型采用创新的ProbSparse自注意力机制，能够高效处理长时间依赖关系，适用于如股票预测、能源需求预测等多个领域。文中提供了完整的代码实现...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python时间序列预测中Informer模型的调参优化与可视化应用 专业版

					
最新发布

				
			

			

				

					05-29
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文介绍了 Python 中用于时间序列预测的 Informer 模型，详细讲解了模型的基本概念、参数调优的方法以及结果可视化的方式。作者已经完成了参数的优化并提供了详细的中文注释，使得使用者可以快速上手。...

			
		

	





	

		

			

				
					
时间序列预测模型（Autoformer、Reformer、Transformer、Informer）的Python实现及应用

				
			

			

				

					05-22
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文详细介绍了四种时间序列预测模型——Autoformer、Reformer、Transformer和Informer，并提供了这些模型在PyTorch框架下的Python实现代码。文中不仅解释了每个模型的独特特性和应用场景，还给出了具体的...

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch时间序列预测模型Informer的数据预处理与实现

				
			

			

				

					03-10
				

			

		

		

			
				
具体来说，本文能够帮助读者实现对长依赖时间序列预测任务中的 Informer 模型的理解，掌握模型的工作机制（尤其是概率稀疏注意力机制），并且能够在自己的项目中搭建类似的神经网络结构进行预测工作。目标是使开发者...

			
		

	





	

		

			

				
					
Informer时间序列预测实现

				
			

			

				

					CqpFsharp的博客
				

				

					09-26
					
					976
					
				

			

		

		

			
				
本文将介绍如何使用Informer模型来实现时间序列预测，并提供相应的源代码。我们详细介绍了Informer模型的组件和实现步骤，并提供了相应的源代码。Informer模型的核心思想是将输入的时间序列数据进行编码和解码，通过自注意力机制自适应地学习时间序列的内部依赖关系。通过以上步骤，我们完成了使用Informer模型进行时间序列预测的实现。接下来，我们定义Informer模型的主要组件，包括编码器、解码器和注意力机制。然后，我们定义整个Informer模型，包括编码器和解码器。最后，我们进行训练和预测。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python库 | informer-0.0.2-py3-none-any.whl

				
			

			

				

					06-01
				

			

		

		

			
				
资源分类：Python库
所属语言：Python
使用前提：需要解压
资源全名：informer-0.0.2-py3-none-any.whl
资源来源：官方
安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059

			
		

	





	

		

			

				
					
使用Informer进行时间序列预测

				
			

			

				

					QromMatlab的博客
				

				

					09-20
					
					1848
					
				

			

		

		

			
				
在上述代码中，我们首先定义了一个Informer模型，然后创建了一个时间序列的数据集，用于训练模型。最后，我们使用训练好的模型对未来7天的数据进行预测，并输出预测结果。通过适当的数据准备、模型训练和预测过程，我们可以获得准确的未来数据预测结果，这对于许多实际应用场景非常有价值。时间序列预测是一种重要的数据分析技术，可以用于预测未来一段时间内的数据趋势和模式。通过不断优化模型的结构和参数，你可以获得更准确的时间序列预测结果。假设我们有一个包含历史每日销售量的数据集，我们的目标是预测未来7天的销售量。

			
		

	





	

		

			

				
					
时间序列预测 — Informer源码详解与运行

				
			

			

				

					几度春风里的博客
				

				

					11-21
					
					3697
					
				

			

		

		

			
				
首先导入代码的基本函数和数据类型，在exp文件下exp_informer import中的类Exp_Informer中，定义了模型参数、get_data、model_optim、train、test、eval等函数。前面介绍了训练、测试和预测的的流程，那么每一批次是数据是如何利用Informer模型进行训练的呢？主要实现了Informer模型的测试过程，包括测试数据加载、模型测试、损失计算、保存测试结果的过程。利用Informer模型的最佳训练参数进行预测，包括预测数据加载、模型预测、保存预测结果的过程。

			
		

	





	

		

			

				
					
Informer实战：Informer应用自己的数据 时间序列预测船舶轨迹预测实战

				
			

			

				

					
				

				

					07-05
					
					4292
					
				

			

		

		

			
				
Informer实战：Informer应用自己的数据 时间序列预测船舶轨迹预测实战

			
		

	





	

		

			

				
					
时间序列之：多步预测、长序列预测——Informer / ARIMA

				
			

			

				

					yanghe4405的博客
				

				

					06-05
					
					6088
					
				

			

		

		

			
				
多步预测是指根据已知的时间序列数据预测未来多个时间步长的值。在ARIMA模型中，可以使用预测函数进行多步预测。Informer是一种用于时间序列预测的神经网络模型，旨在解决长序列预测中的挑战，如长期依赖性和变长序列。它结合了自注意力机制、卷积神经网络和传统的循环神经网络，以提高时间序列预测的准确性和效率。Informer模型的核心思想是将输入序列分成不同的时间段，然后通过编码器-解码器结构进行建模。编码器部分使用自注意力机制和卷积层来捕捉序列内部的长期依赖关系和局部模式。

			
		

	





	

		

			

				
					
【模型】Informer模型--时间序列数据预测

				
			

			

				

					zkw54334的博客
				

				

					01-19
					
					3080
					
				

			

		

		

			
				
Informer 是一种针对长时间序列预测任务设计的深度学习模型，特别适用于解决序列数据的高效建模与预测问题。Informer 提出了许多创新的机制，尤其是在计算效率方面，能够显著提高长时间序列预测的准确性和速度。以下是对该模型的详细介绍。

			
		

	





	

		

			

				
					
Informer：时间序列预测的新星

				
			

			

				

					m0_46221545的博客
				

				

					09-23
					
					498
					
				

			

		

		

			
				
在时间序列预测的世界里，传统的模型如ARIMA和LSTM虽然经典，但在处理长序列数据时，往往会遇到效率和准确性的瓶颈。想象一下，如果你需要预测未来几个月甚至几年的数据，而这些数据又非常复杂，传统的模型可能会让你感到力不从心。这时，Informer 模型应运而生，它就像是一位高效的时间旅行者，能够快速而准确地预测未来。

			
		

	





	

		

			

				
					
掌握时间序列预测：Informer模型Python实现

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
资源摘要信息:"informer时间序列预测模型" 时间序列预测是指利用历史时间序列数据来预测未来某一...通过本资源分享的Python代码，您可以更快地进行实践，并能够借助Informer模型提升您对时间序列预测的理解和应用能力。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

	
	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
打赏作者

	

		

		
			
		
		

		

			
前程算法屋

			
你的鼓励将是我创作的最大动力

		

	

	

			

	

	

    ¥1
    ¥2
    ¥4
    ¥6
    ¥10
    ¥20
	

	

		

			

				

					扫码支付：¥1
				

				

					

					
					获取中
					

				

				

					
					
					扫码支付
				

			

		

		

			
您的余额不足，请更换扫码支付或充值

			
打赏作者

		

	



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
        钱包余额
          0
          

            
            

              

                
抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值