informer时间序列预测举例

### Informer时间序列预测示例代码 以下是基于PyTorch框架实现的Informer模型用于时间序列预测的一个简化版本。此代码展示了如何构建和训练一个基本的Informer模型来进行单变量或多变量的时间序列预测。 #### 数据准备 为了演示方便，假设我们有一个简单的正弦波数据集作为输入： ```python import numpy as np import torch def generate_sine_data(seq_len, num_samples=1000): t = np.linspace(0, seq_len * num_samples / 100, num_samples) data = np.sin(t) + np.random.normal(scale=0.1, size=t.shape) return torch.tensor(data).float() seq_len = 96 data = generate_sine_data(seq_len) train_size = int(len(data) * 0.8) train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:] ``` #### Informer模型定义 下面是一个简化的Informer模型结构，主要由编码器、解码器以及自注意力机制组成。 ```python import torch.nn as nn from informer import InformerModel # 假设已经安装了对应的库或者实现了该模块 class TimeSeriesPredictor(nn.Module): def __init__(self, enc_in, dec_in, c_out, seq_len, label_len, out_len, factor=5, d_model=512, n_heads=8, e_layers=3, d_layers=2, d_ff=512, dropout=0.0, attn='prob', embed='fixed', freq='h', activation='gelu'): super(TimeSeriesPredictor, self).__init__() self.informer = InformerModel( enc_in=enc_in, dec_in=dec_in, c_out=c_out, seq_len=seq_len, label_len=label_len, out_len=out_len, factor=factor, d_model=d_model, n_heads=n_heads, e_layers=e_layers, d_layers=d_layers, d_ff=d_ff, dropout=dropout, attn=attn, embed=embed, freq=freq, activation=activation ) def forward(self, x_enc, x_mark_enc, x_dec, x_mark_dec): return self.informer(x_enc, x_mark_enc, x_dec, x_mark_dec) ``` #### 训练过程 这里展示了一个基础的训练循环逻辑。 ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = TimeSeriesPredictor( enc_in=1, dec_in=1, c_out=1, seq_len=96, label_len=48, out_len=24 ).to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) batch_size = 32 epochs = 10 for epoch in range(epochs): model.train() total_loss = 0 for i in range(0, len(train_data) - batch_size*seq_len, batch_size*seq_len): optimizer.zero_grad() src = train_data[i:i+batch_size*seq_len].view(batch_size, seq_len, 1).to(device) tgt = train_data[i+seq_len//2:i+batch_size*seq_len+seq_len//2].view(batch_size, seq_len, 1).to(device) output = model(src[:, :, :], None, tgt[:, :48, :], None) loss = criterion(output, tgt[:, 48:, :]) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() avg_loss = total_loss / (len(train_data) // (batch_size*seq_len)) print(f"Epoch {epoch}, Loss: {avg_loss}") ``` 以上代码片段提供了从数据生成到模型定义再到简单训练的过程[^2]。需要注意的是，在实际应用中可能还需要处理更多的细节，比如更复杂的数据预处理、超参数调整等。