huggingface实现Autoformer时间序列深度分解与自相关预测模型

本文主要是介绍huggingface实现Autoformer时间序列深度分解与自相关预测模型，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

引言

AutoformerConfig

参数详解

示例代码

AutoformerModel

参数

forward 方法参数

返回值

主要返回元素

示例代码

AutoformerForPrediction

参数

forward 方法参数

返回值

使用示例

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引言

Autoformer是一种用于长期时间序列预测的模型，由Haixu Wu, Jiehui Xu, Jianmin Wang, Mingsheng Long提出。这种模型增强了传统的Transformer架构，使其成为一个深度分解架构，可以在预测过程中逐步分解趋势和季节性组件。

在实际应用中，如极端天气早期预警和长期能源消费规划，扩展预测时间是一个关键需求。此论文研究了时间序列的长期预测问题。以前基于Transformer的模型采用各种自注意力机制来发现长期依赖关系。然而，长期未来的复杂时间模式阻碍了模型发现可靠的依赖关系。此外，Transformer必须采用稀疏版本的点对点自注意力来提高长序列的效率，这导致了信息利用瓶颈。Autoformer通过一种新颖的分解架构和自相关机制突破了传统Transformer的限制。该设计将系列分解从预处理常规转变为深度模型的基本

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