基于核技巧改進(jìn)的Informer模型的長序列時間序列預(yù)測方法

摘要： 如今，學(xué)者們對長序列時間序列問題的預(yù)測主要基于類RNN模型，且其中大部分使用的損失函數(shù)是傳統(tǒng)的均方誤差（MSE）。但類RNN模型在預(yù)測任務(wù)中存在只能捕捉局部信息且計算開銷會隨著預(yù)測序列的增多迅速提升的問題。不僅如此，MSE損失函數(shù)無法捕捉長時間序列數(shù)據(jù)中普遍存在的非線性問題，且自身還存在對異常值敏感和魯棒性較低的問題?；谝陨媳尘埃岢鲆环N完全基于注意力機制的Informer模...