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基于Transformer的长序列时间预测代码合集（包括Autoformer、PEDformer、Informer等15种算法）

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简介：
本合集提供了多种基于Transformer架构的时间序列预测模型源码实现，涵盖Autoformer、PEDformer、Informer在内的十五种前沿算法。 本段落总结了基于Transformer的长时间序列预测与分类算法代码，包括Autoformer、PEDformer、Informer、Crossformer、ETSformer、Pyraformer、TimesNet、Reformer以及DLinear等15种方法，并涵盖了电力系统数据集、ETT油温数据集、外汇市场数据集、病情监测数据集、交通车流量数据集和天气预报数据集等多种应用场景。

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  • 基于Transformer的长序列时间预测代码合集（包括Autoformer、PEDformer、Informer等15种算法）
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    本合集提供了多种基于Transformer架构的时间序列预测模型源码实现，涵盖Autoformer、PEDformer、Informer在内的十五种前沿算法。 本段落总结了基于Transformer的长时间序列预测与分类算法代码，包括Autoformer、PEDformer、Informer、Crossformer、ETSformer、Pyraformer、TimesNet、Reformer以及DLinear等15种方法，并涵盖了电力系统数据集、ETT油温数据集、外汇市场数据集、病情监测数据集、交通车流量数据集和天气预报数据集等多种应用场景。
     
  • 时间序列预测的Transformer系列模型（包括Informer、Autoformer和FEDformer）复现结果
    优质
    本项目复现了用于时间序列预测的Transformer系列模型，包括Informer、Autoformer及FEDformer，旨在深入理解和验证这些先进模型的效果与机制。 时间序列预测涉及多种模型的应用与复现，包括Transformer、Informer、Autoformer以及FEDformer等。这些模型在处理长时间依赖关系及大规模数据方面展现出了卓越的能力，并且它们各自具备独特的技术特点。例如，Transformers通过自注意力机制改进了传统的循环神经网络（RNN）结构；而像Informer这样的后续工作则进一步优化了计算效率和预测准确性。Autoformer利用季节性编码器解码器架构来捕捉时间序列中的周期模式；FEDformer则是结合傅立叶变换与可逆残差层，旨在提高模型的训练速度及效果。 以上提到的时间序列预测方法不仅在理论研究中得到了广泛关注，在实际应用中也取得了显著成果。它们为解决复杂动态系统建模提供了新的视角和工具。
     
  • 时间序列预测的Informer模型
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    Informer是一款高效的时间序列预测模型，采用先进的计算机制显著提高了长序列数据处理能力与预测精度，适用于大规模序列数据分析任务。 支持多步多变量输入和多步预测输出，代码简单易运行。
     
  • 时间序列预测代码包.rar_完整的时间序列预测程序_时间序列分析与预测
    优质
    本资源为一个包含完整时间序列预测算法的代码包，适用于进行时间序列数据分析和预测的研究人员及开发者。 这个程序是自己编写的多个时间序列的集合，它包含了一个完整的时间序列处理功能，并且每一句代码都有详细的解释。
     
  • 基于LSTM与Transformer的时间序列预测（含Pytorch代码及数据）
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    本项目利用深度学习技术中的长短期记忆网络(LSTM)和Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的Pytorch实现代码及所需数据集。 LSTM+Transformer时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以用于风电预测、光伏预测、寿命预测以及浓度预测等多种场景。 该Python代码基于Pytorch编写，并具备以下特点： 1. 支持多特征输入单变量输出的预测任务。 2. 可应用于风电预测及光伏预测等实际问题中。 3. 由本人独立编写和调试，注释清晰易懂。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，只需替换数据集即可直接使用。 LSTM+Transformer时间序列预测结合了Transformer与LSTM的深度学习模型，适用于处理具有多个特征输入的时间序列数据并进行有效预测。
     
  • 时间序列预测的数据集 时间序列预测的数据集
    优质
    简介：时间序列预测的数据集包含按时间顺序排列的历史观测值，用于训练和评估预测模型。这些数据涵盖多种领域如金融、气象等，帮助研究者分析趋势及模式以进行未来事件的预估。 时间序列预测数据集包含了用于分析和建模的时间顺序记录的数据集合。这些数据通常被用来进行趋势分析、模式识别以及未来值的预测，在金融、气象学等领域有广泛应用。准备这样的数据集需要确保其包含足够长的历史信息，以便模型能够捕捉到潜在的趋势与周期性变化，并且要保证数据的质量以提高预测准确性。
     
  • 时间序列预测的数据集，时间序列预测的数据集
    优质
    本数据集专为时间序列预测设计，包含大量历史观测值，适用于多种模型训练与验证，涵盖金融、气象等领域，助力提高预测准确度。 时间序列预测数据集时间序列预测数据集时间序列预测数据集
     
  • 基于LSTM的时间序列预测MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测算法的MATLAB实现代码。适用于各类时间序列数据的趋势分析与未来值预测。 MATLAB代码，可以直接运行，并且可以更换数据。