时间序列预测实战：魔改Informer模型进行滚动长期预测（科研版本，结果可视化）
简介
本资源文件基于Informer模型进行了深度魔改，新增了滚动长期预测功能，旨在提供更为灵活和实用的时间序列预测工具。传统的Informer模型在预测未来固定范围的值时存在局限性，而本项目通过引入滚动预测机制，使得模型能够连续预测未来多个时间段的值，并通过自动填补功能，实现数据的连续更新和预测。
功能特点
- 滚动长期预测：支持连续预测未来多个时间段的值，适用于需要长期预测的科研和实际应用场景。
- 自动填补功能：预测后自动填补已预测的值，无需手动操作，简化了数据处理流程。
- 结果可视化：提供预测结果的可视化展示，便于直观理解和分析预测效果。
- 科研适用性：特别适用于科研工作，能够帮助研究者更准确地评估固定时间段的预测值，提升论文质量。
使用方法
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/your-repo-url.git cd your-repo-directory - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行预测：
python run_prediction.py - 查看结果：
预测结果将自动保存并可视化展示，您可以在
results目录下查看详细输出。
贡献与支持
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