包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括: 多尺度时间编码器和解码器:Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构,可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制:Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制,可以根据序列长度自动调整注意力范围,从而很好地处理长序列。 门控卷积单元:Informer模型采用了一种新的门控卷积单元,可以减少模型中的参数数量和计算量,同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理:Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值,使用了一种新的掩码机制,可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果,包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129
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