LTSF-Linear

LTSF-Linear

线性模型在时间序列预测中的应用

LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族,包括Linear、NLinear和DLinear,专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测,具有高效率、可解释性和易用性,显著优于Transformer模型。

TransformersLTSF-Linear时间序列预测DLinearAAAI 2023Github开源项目

项目介绍:LTSF-Linear

LTSF-Linear是一个专注于时间序列预测的机器学习项目,旨在探讨转换器(Transformers)在时间序列预测任务中的有效性。该项目的实现基于Pytorch,并发表在2023年的AAAI会议上。这一项目不仅提出了一种新的线性模型,还提供了一些重要特性和比较实验,使得时间序列预测变得更加有效和易于实现。

主要更新

  1. 项目被合并到NeuralForecast中:我们的LTSF-Linear模型被合并到NeuralForecast库中,很感谢对此有贡献的开发者。
  2. AAAI 2023接收论文:项目被接受到2023年AAAI会议中,并提供了一个长时间序列预测的基准。
  3. 模型家族扩展:在基础模型DLinear的基础上,我们加入了两个新的线性模型,使得模型家族更为丰富。
  4. 脚本更新:我们更新了与LTSF-Linear模型相关的脚本,使得Linear、NLinear和DLinear使用相同的脚本。

特性与功能

  • 提供长时间序列预测的基准。
  • 支持单变量和多变量的长时间序列预测。
  • 支持权重可视化,帮助理解预测结果。
  • 支持不同的回溯窗口大小调整,以适应不同的预测需求。

LTSF-Linear 模型家族

LTSF-Linear家族是由简单线性层组成的模型群,主要包括以下几种:

  • Linear:一个简单的单层线性模型,其性能超越了许多转换器模型。
  • NLinear:为了提升在数据分布变化时的预测能力,NLinear采用了输入归一化的方法,通过减去输入序列的最后一个值来进行预测。
  • DLinear:结合了Autoformer和FEDformer中的分解方案,将数据分解为趋势和季节性两个部分,从而提升单层线性模型在数据具有明显趋势时的预测效果。

高效性与对比研究

与传统的转换器模型相比,LTSF-Linear表现出极高的效率,其内存使用和参数数量更少,推断速度也更快。此外,LTSF-Linear的权重可视化功能使得模型的预测过程更具解释性和透明性。

实验与实现

  • 对于长时间序列预测任务,LTSF-Linear模型提供了相应的实验脚本。在这些实验中,LTSF-Linear展示了其在处理多种时间序列数据集时的强大性能。
  • 项目还包含多种转换器模型,如Transformer, Informer, Autoformer, Pyraformer和FEDformer的实现,以供对比研究。

开始使用

用户可以通过设置Conda环境和安装依赖,快速开始使用这个项目。数据集的准备和模型的训练都提供了详细的步骤,方便用户复现实验或者进行自己的研究工作。

通过LTSF-Linear,研究人员和开发者能够更好地理解和应用时间序列预测技术,从而在多种实际应用中获取更好的结果。

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