prediction(t+1), prediction(t+2) = model(obs(t-1), obs(t-2), ..., obs(t-n))
多输出模型更复杂，因为它们可以学习输入和输出之间以及输出之间的依赖关系。更复杂可能意味着训练速度较慢，需要更多数据来避免过度拟合问题。
我们关于“ 文章介绍了该软件包，并提供了背景信息。
Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究的最新时间序列预测。目标是为高级专业人员提供最大程度的灵活性，并为初学者提供合理的默认值的高级API。具体来说，该软件包提供了
一个时间序列数据集类，它抽象化处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等。
基本模型类，提供时间序列模型的基本训练，以及在张量板中的记录和通用可视化，例如实际与预测以及依存关系图
用于时间序列预测的多种神经网络体系结构已针对实际部署进行了增强，并具有内置的解释功能
多地平线时间序列指标
Ranger优化器，用于更快的模型训练
该程序包基于构建，可以直接使用CPU，单个和多个GPU进行培训。
如果您在Windows上工作，则需要先使用以下命令安装PyTorch：
pip install torch -f https
Time Series Forecasting Using GRU Neural Network with Multi-lag After Decomposition
Abstract
本文提出的方法针对短期预测问题。
网络分为两部分：（1）分解原始时间序列：FCD（Filtering Cycle Decomposition）；（2）预测子序列：GRU(Gated Recurrent Unit ...
多步骤提前预测
该项目的目的是研究时空数据的多步提前预测中的两个方面：
动态模型与静态模型：我们将比较几种静态模型和动态模型的性能。 动态模型都具有递归神经网络作为其体系结构的一部分。 在这些模型中，先前时间步长中的时间序列值用于导出循环网络的“状态”。 然后，将循环网络的输出扩充到数据中的其他要素，以形成完整的要素集。 相反，在静态模型中，没有递归的体系结构，并且先前时间步长上的时间序列值直接增加到其他特征上。
数据拆分方法：我们将研究将数据拆分为训练和验证模型对测试数据性能的影响的不同方法的效果。 与其他情况相比，为时间序列数据形成验证集更具挑战性。 具体来说，许多机器学习任务可以看作是插值，其中训练和测试集中的特征范围是相似的。 另一方面，时间序列预测（特别是多步提前预测）是一项外推任务。 我们要提出的问题是，在形成验证集时应考虑到这一点。 我们将研究形成验证集的不同方法。
< groupId>com.github.signaflo</ groupId>
< artifactId>timeseries</ artifactId>
< version>0.4</ version>
</ dependency>
Gradle
compile
使用LSTM进行时间序列预测
欢迎使用Markdown编辑器
你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。
我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：
全新的界...
### 回答1：
informer是一种能够高效预测长时间序列的模型，它采用了超越传统transformer模型的设计和算法。相比传统transformer模型，informer模型在处理长序列时更加高效，同时能够保证预测的准确性。这种模型在处理时间序列预测问题时表现出色，是一种非常有前景的技术。
### 回答2：
Informer是一种新型的长序列时间序列预测模型，它具有比传统模型更高的预测准确性和更高的时间效率。Informer利用了Transformer结构和多种技术创新来提高预测效率，包括自适应位置编码、多通道嵌入、掩码多头自注意力机制等。这些创新技术能够更好地捕捉时间序列性质，并且在长序列预测时能够处理长时间延迟和缩放问题。
Informer不仅仅是一个预测模型，它还可以进行可视化分析，包括预测结果可视化、特征重要性分析和多目标优化等。Informer的预测结果可视化可以帮助用户更好地理解预测结果，从而更好地指导业务决策。特征重要性分析可以帮助用户了解哪些特征对预测结果的影响最大，从而更好地优化模型。多目标优化可以对多个指标进行优化，从而更好地满足不同业务需求。
Informer已经得到了广泛的应用，并且在多个真实数据集上进行了测试和验证。实验结果表明，Informer不仅在准确性和效率方面优于传统模型，在其他方面也有更好的表现，如稳定性和抗噪声性。Informer的性能优势为各类业务提供了更好的决策支持，包括能源、金融、物流等各个领域。相信Informer会在未来带来更多的创新和应用。
### 回答3：
Informer是一种新型的时间序列预测模型，它专门针对长序列的预测任务。由于传统的时间序列预测方法在处理长序列时容易出现过拟合或者欠拟合的问题，因此Informer采用了多项创新技术，从而可以高效地进行长序列的时间序列预测。
首先，Informer利用了masking和probabilistic forecasting的技术，来处理长序列中的遗漏数据问题和异常值问题。这样可以避免过拟合或欠拟合的现象，使预测结果更加准确和可靠。
其次，Informer使用了一个attention-based的encoder-decoder结构，来增强模型的学习能力。由于attention机制可以很好地表示序列中的长程依赖关系，因此Informer可以在处理长序列时保持高效的性能。
最后，Informer还采用了一个多时间尺度的架构，来处理时间序列中的多个层次上的波动。这种模型可以同时捕捉长周期和短周期的波动，并做出更为准确的预测。
总之，Informer是一种高效的时间序列预测模型，特别适合处理长序列的预测任务。它不仅具有高度的准确性和可靠性，而且具有高效的计算速度和强大的学习能力。对于需要进行时间序列预测的领域，Informer将是一种非常有价值的工具。
