时序预测 | 基于DLinear+PatchTST多变量时间序列预测模型(pytorch)

2024-08-31 11:12

本文主要是介绍时序预测 | 基于DLinear+PatchTST多变量时间序列预测模型(pytorch),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

DLinear+PatchTST多变量时间序列
dlinear,patchtst
python代码,pytorch架构
适合功率预测,风电光伏预测,负荷预测,流量预测,浓度预测,机械领域预测等等各种时间序列预测。
Patchest是2023年发表了一个新的模型,它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果。创新点超级强。
模型精度高.
功能如下:
1.多变量输入,单变量输出/可改多输出
2.多时间步预测,单时间步预测
3.评价指标:R方 RMSE MAE MAPE
对比图
4.数据从excel/csv文件中读取
5.最终结果输入到一个csv文件中,可以供下一步使用
代码带数据,注释清晰,适合新手小白

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复基于DLinear+PatchTST多变量时间序列预测模型(pytorch)

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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