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包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括： 多尺度时间编码器和解码器：Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构，可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制：Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制，可以根据序列长度自动调整注意力范围，从而很好地处理长序列。 门控卷积单元：Informer模型采用了一种新的门控卷积单元，可以减少模型中的参数数量和计算量，同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理：Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值，使用了一种新的掩码机制，可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果，包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129

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1.本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境：需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块：数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型，GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练；采用GBDT模型进行预测，输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量；当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间；通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型，应用穷举法设计算法，得出最佳路线规划；系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算，其基本思路与最佳路线规划模块一致，采用穷举法得到所有路线及其总耗时，最后将它们输出，实现智能推荐。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114

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