DLinear模型用于滚动长期预测及预测结果的可视化

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简介：
本文介绍了DLinear模型在滚动长期预测中的应用，并展示了如何通过可视化技术呈现预测结果。本段落介绍DLinear模型，这是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构。DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以实现预测目标。值得一提的是，DLinear的设计初衷是为了挑战Transformer在处理序列预测任务中的有效性。本段落的内容包括模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练与预测方法、结果可视化以及如何利用个人数据集进行训练等部分。具体顺序如下：首先讨论预测类型；然后详细介绍在我编写的过程中为了减少大家自行调整参数的麻烦，已经设置了大部分默认值。虽然论文中有很多对比实验的内容（因为DLinear是为了质疑Transformer的有效性），但在本篇文章里我主要关注实际应用案例，并未详细描述这些对比试验部分。至此，本段落的所有内容已全部讲解完毕。希望能对读者有所帮助。最后推荐一些关于时间序列预测的实战教程，其中包含数据分析的相关知识以及如何设置参数的具体分析方法等信息。希望各位能订阅我的专栏，所有文章均免费阅读且评分较高（98分）。

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DLinear模型用于滚动长期预测及预测结果的可视化

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本文介绍了DLinear模型在滚动长期预测中的应用，并展示了如何通过可视化技术呈现预测结果。本段落介绍DLinear模型，这是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构。DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以实现预测目标。值得一提的是，DLinear的设计初衷是为了挑战Transformer在处理序列预测任务中的有效性。本段落的内容包括模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练与预测方法、结果可视化以及如何利用个人数据集进行训练等部分。具体顺序如下：首先讨论预测类型；然后详细介绍在我编写的过程中为了减少大家自行调整参数的麻烦，已经设置了大部分默认值。虽然论文中有很多对比实验的内容（因为DLinear是为了质疑Transformer的有效性），但在本篇文章里我主要关注实际应用案例，并未详细描述这些对比试验部分。至此，本段落的所有内容已全部讲解完毕。希望能对读者有所帮助。最后推荐一些关于时间序列预测的实战教程，其中包含数据分析的相关知识以及如何设置参数的具体分析方法等信息。希望各位能订阅我的专栏，所有文章均免费阅读且评分较高（98分）。

基于FNet模型的滚动长期预测及定制化数据集的可视化分析

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本研究提出了一种利用FNet模型进行滚动长期预测的方法，并构建了定制化的数据集以支持高效的可视化数据分析。本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet。该模型通过使用傅里叶变换代替自注意力机制，旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet利用简单的线性变换，包括非参数化的傅里叶变换来“混合”输入令牌，从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新的方法在保持相对较高的准确性的同时，显著提高了训练速度，特别是在处理长序列数据时更显优势。本博客将介绍FNet的工作原理，并通过一个实战案例展示如何实现基于FNET的可视化结果和滚动长期预测。该模型适用于多元预测、单元预测及长期预测等场景，在硬件受限的情况下尤为适用。作为一种基于Transformer编码器架构的模型，FNet通过替换自注意力子层为简单的线性变换（特别是傅里叶变换）来加速处理过程。在FNET架构中，每一层由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成。傅里叶子层应用2D离散傅里叶变换(DFT)到其输入，在序列维度和隐藏维度上分别进行一维DFT操作。总结：相比传统的Transformer模型，FNet的主要改进在于将注意力机制替换为傅里叶变换。尽管论文声称精度没有变化，但从实验结果来看，我的分析显示精度有所下降。

时间序列预测实战(十九)：改良Informer模型实现滚动长期预测（科研版，含结果可视化）

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本篇文章详细介绍了如何改进Informer模型进行滚动式的长期预测，并展示其在科研中的应用及可视化结果。适合深入研究时间序列预测的读者参考学习。在之前的文章里我们已经介绍了Informer模型的相关内容。然而官方提供的预测功能较为简陋，只能设定固定长度来预测未来固定的值范围，在发表论文的需求下往往无法满足要求。因此我在官方代码的基础上新增了一个滚动长期预测的功能：首先进行24个时间单位的初次预测，然后将这24个时间段的结果自动填补进模型中以继续对未来的时间段做出预测（这个过程无需手动操作）。这一功能十分实用，它使我们能够更准确地评估固定时间段内的值。此外，在实际应用时可以设置为自动获取数据来实现其价值。本段落的修改内容完全由我个人开发完成，创作不易希望如果对大家有所帮助的话能给我点赞支持一下，并关注我的专栏（免费阅读）。该专栏将持续复现各种顶会的内容，无论您是想发表高水平还是其他级别的论文都会有所助益。时间序列预测在许多领域都是至关重要的，在这些场景中我们可以利用大量的历史数据来进行长期预测，即长序列的时间序列预测(LSTF)。然而现有的大多数方法设计用于短期问题的解决，例如48个点或更少的数据预测。随着所需预测时间段的增长，模型面临的挑战也随之增加。比如当需要进行超过48个时间单位的预测时，LSTM网络的表现就会受到限制。

使用线性回归模型预测波士顿房价及结果可视化

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本研究运用Python编程语言和线性回归算法对波士顿地区的房价进行预测，并通过图表形式直观展示预测结果与分析。波士顿房价是 sklearn.datasets 中的一种Toy Dataset，包含503个美国波士顿地区的房价观测值，这是一个内置的小数据集，并且非常适合用于研究回归算法。以下是使用Python编程实现所需导入的相关库的代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split ```

基于Transformer的长期预测及其结果可视化（含代码、数据集和原理详解）

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本项目利用Transformer模型进行长期预测，并实现结果的交互式可视化。附有完整代码及详细的数据集与原理说明文档，便于学习与应用。这篇文章介绍了Transformer在时间序列预测中的应用。这种模型最初是为了处理自然语言任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析的基本思想在于：自注意力机制使得该模型能够有效捕捉到长期依赖关系；并行处理能力和位置编码不仅提高了效率，还确保了时间顺序的准确性。此外，灵活的结构可以适应不同复杂度的数据集进行定制化训练，并且可以通过Python和Pytorch实现。

模型预测控制中的滚动优化示例

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本文章介绍了模型预测控制中滚动优化的概念与应用，并通过具体实例阐述了该方法在动态系统控制中的优势和实施步骤。模型预测控制（MPC）是一种先进的控制系统策略，它运用系统模型来预测未来行为，并通过优化算法确定最佳的控制序列。在本例中，“滚动优化”中的“模型预测控制例子”，我们将探讨MPC的基本原理、操作方式以及如何使用MATLAB实现。核心理念是基于在线解决一个有限时间内的最优化问题，在此过程中，根据系统动态变化进行未来的预测，并选择能够最小化性能指标（如误差或能耗）的输入。由于实际应用中存在不确定性因素，因此需要定期更新预测和控制决策，这就是所谓的“滚动优化”。在这个例子中的M文件与Simulink模块可能用于建立模型、定义预测算法及设定最优化策略。MATLAB提供的MPC工具箱能够帮助创建并配置控制器，适用于连续或离散系统。在MATLAB中实现MPC的步骤通常包括： 1. **构建系统模型**：首先需要构造一个基于状态空间方程的连续或者离散模型。可以使用`ss`函数来生成连续时间的状态空间模型，并利用`discreteSS`将该模型转换为离散形式。 2. **配置MPC控制器**：通过调用`mpc`函数创建控制对象，指定系统模型、采样周期、预测步长及约束条件等参数。 3. **定义性能指标**：确定优化目标（例如输出与设定值的误差平方和最小化），可以通过设置`mpcobj.Objective`来完成这一过程。 4. **设立限制条件**：为了保证控制信号不会超出安全范围，需要为输入和输出设定界限。这可通过修改`mpcobj.InputLimits`及`mpcobj.OutputLimits`实现。 5. **滚动优化执行**：在每个周期内使用控制器对象的`predict`或`control`方法计算下一个步骤所需的控制动作。其中，`predict`仅进行预测而无需考虑当前测量值和约束；相反，`control`则同时处理这些信息以生成新的输入信号。 6. **仿真与实施**：通过调用`simgui/mpc/simulink函数执行模拟测试或直接将控制器部署到实际硬件中运行。在Simulink环境中，同样可以创建MPC模块并连接至系统模型、设定参数及配置优化算法，从而直观地实现整个流程。利用这些工具能够更方便地进行仿真和验证工作。本例提供了一个简化的应用案例，旨在帮助学习者理解基本操作步骤以及如何运用MATLAB来实施MPC技术。通过研究代码与模拟结果可以深入掌握模型预测控制的原理及其在控制系统设计中的优势。

基于长短期记忆网络的预测模型

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本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的预测模型，旨在改进时间序列数据的预测精度。通过深度学习技术优化参数配置，该模型在多个实验中表现出色。利用长短期记忆（LSTM）模型构建的预测模型适用于时间序列类回归预测任务，并可通过MATLAB软件中的工具箱进行分析。该方法广泛应用于多个领域的预测工作。用户可以导入自己的数据集并调整相关参数，如输入层和输出层的数量以及样本数量等。评价指标包括实际值与误差图、R方（决定系数）、平均百分比误差、均方根误差（RMSE）及中位数绝对误差（MBE），这些有助于评估模型的预测效果。

利用长短期记忆模型(LSTM)预测股市动态

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本研究运用长短期记忆模型（LSTM）分析历史股票数据，旨在精准预测股市趋势，为投资者提供决策支持。使用长短期记忆模型（LSTM）预测股票的方法可以有效提升投资决策的质量。这种方法通过分析历史数据来识别趋势，并据此做出未来价格走势的预测。尽管存在诸多挑战，如市场波动性和信息不对称性，但利用先进的机器学习技术，投资者能够更好地理解复杂的数据模式，从而在股市中获得竞争优势。

滚动窗口FIGARCH预测：利用滚动窗口FIGARCH模型进行预测的代码-MATLAB开发

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本项目提供使用MATLAB实现滚动窗口FIGARCH模型预测代码，适用于金融时间序列数据中的波动率建模与分析。在此代码中，我们使用从其他软件获得的滚动窗口FIGARCH估计来计算滚动窗口预测。结果是一个显示了各个时间段内预测值的矩阵，其中曲线的数量对应于不同的滚动窗口数，x轴表示预测的时间长度。简单来说，在每个时间点上，我们会利用这些估计（通过外部软件获取）来提前进行n个时间段内的预测。