时序预测 | 基于MAMbaS+transformer时间序列预测模型(pytorch)

2024-09-02 06:20

本文主要是介绍时序预测 | 基于MAMbaS+transformer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

MAMBAS,transformer
python代码,pytorch架构
可以发刊,先发先的,高精度代码。
需知:好的创新性模型可以事半功倍。。
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直接预测。
MAMBAS是在2024年5月顶会提出的一个对MAMBA的改进版。首先,简单地让 SSM 参数成为输入的函数,解决了它们在离散模态方面的弱点,允许模型根据当前标记选择性地沿序列长度维度传播或忘记信息。其次,尽管这种变化阻止了高效卷积的使用,但我们在循环模式下设计了一种硬件感知的并行算法。我们将这些选择性 SSM 集成到一个简化的端到端神经网络架构中,无需注意,甚至没有 MLP 块。
创新性非常高。改都不改发3区以上完全够用,效果也不错。代码可以继续添加优化方法,改其他former模型,分解机制,注意力机制等等。
代码自带一个transformer对比模型,可以做对比实验,与Transformers 和相比,无论是在性能还是扩展方面,都表现出色。(代码里也有pdf理论知识和注释方便理解)
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.可以将最后的结果保存下来供后续操作。
源码结构复杂,不易理解。源码不能出对比图且指标少,改编代码完美保留基准代码功能和机制,并且删除冗余部分,修改了代码的数据加载处理,训练,测试部分,简单的环境就可以运行,十分适合看不懂代码的小白。代码带数据,注释清晰,适合新手小白,接运行

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复基于MAMbaS+transformer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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http://www.chinasem.cn/article/1129236

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