Autoforner 、Reformer、transformer、informer用于时间序列预测

各模型都已经封装好，直接调用即可，一个代码可实现四种方法。

Python代码

PyTorch框架实现

多输出单输出

多输入多输出

单输入单输出

多步长单步长预测

Autoformer 的主要特点包括：

自动搜索技术： Autoformer 使用了自动化的搜索方法，如进化算法或强化学习，来自动地搜索最优的 Transformer 结构。

这使得模型能够根据具体任务的需求，动态地调整模型的架构和超参数。

自适应 Transformer 结构： 与传统的固定结构的 Transformer 不同，Autoformer 的结构可以根据输入数据和任务的不同而自适应地进行调整，以获得更好的性能。

高效性能： Autoformer 通过自动搜索技术，能够找到最优的结构和超参数组合，从而在保持高效性的同时，达到较高的性能水平。

[1]代码多个数据，注释清晰，可直接运行

[2]后可保证原始程序运行，但不支持退换

[3]此商品仅程序 不包含讲解

模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果，具体可自行学习模型根据数据进行调参~

模型代码调试，可根据数据集进行定制，包跑通。

如需要云平台跑可备注，接时间序列定制，informer，timesnet，lstm，tcn等模型的优化和改进

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