informer时间序列预测代码

时间序列预测是一种重要的数据分析技术，用于预测未来时间点的值。其中，informer模型是一种基于Transformer的时间序列预测模型，具有很好的性能和灵活性。在本文中，我们将介绍如何使用informer模型进行时间序列预测。

首先，我们需要准备数据。通常时间序列数据是一列连续的时间点和对应的数值。我们可以使用Python中的pandas库来处理时间序列数据。首先，将数据加载到DataFrame中：

```python

import pandas as pd

data = pd.read_csv('time_series_data.csv')

```

然后，我们需要将时间序列数据划分为训练集和测试集。通常可以将*一部分时间点的数据作为测试集，其余作为训练集。

```python

train_data = data[:-n]

test_data = data[-n:]

```

接着，我们需要对数据进行标准化处理。标准化可以使数据的取值范围在一个相对固定的范围内，有利于模型训练。

```python

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()

train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data)

test_data_scaled = scaler.transform(test_data)

```

然后，我们可以使用informer模型进行时间序列预测。首先，需要安装`informer`库：

```shell

pip install informer

```

接下来，我们可以定义informer模型并进行训练。

```python

from informer.models import Informer

from informer.utils import split_dataset

seq_len = 48

label_len = 24

pred_len = 24

train_windows = split_dataset(train_data_scaled

seq_len

label_len

pred_len)

informer = Informer(

d_model=512

n_heads=8

e_layers=2

d_layers=1

d_ff=2048

window_len=seq_len

pred_len=pred_len

label_len=label_len

freq='h'

)

informer.fit(train_windows)

```

*，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测。

```python

test_windows = split_test(test_data_scaled

seq_len

label_len

pred_len)

predictions = informer.predict(test_windows)

```

*，我们可以将预测结果逆标准化，并与真实值进行比较。

```python

predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

test_data_unscaled = scaler.inverse_transform(test_data_scaled)

# 可以使用常见的评估指标来评估模型性能，例如均方根误差（RMSE）

from sklearn.metrics import mean_squared_error

rmse = mean_squared_error(test_data_unscaled

predictions

squared=False)

print(f'RMSE: {rmse}')

```

通过上述步骤，我们就可以使用informer模型进行时间序列预测了。在实际应用中，可以通过调整模型参数、调整训练集和测试集的划分，以及尝试不同的特征工程方法来进一步提高模型性能。