这是MTS-Mixers的官方实现:通过因子化时间和通道混合进行多元时间序列预测。
使用:
1. 安装 Python 版本不低于 3.6,PyTorch 版本不低于 1.5.0。
2. 运行 pip install -r requirements.txt
3. 下载数据并将 .csv 文件放在 ./dataset 文件夹中。您可以从 Google Drive 获取所有基准测试数据。所有数据集都经过了良好的预处理,可以轻松使用。
4. 训练模型。我们在 script.md 中提供了一个运行所有基准测试脚本的示例。如果需要,您可以更改任何超参数。请查看 run.py 以了解有关超参数配置的更多详细信息。
引用:Li Z, Rao Z, Pan L, et al. MTS-Mixers: Multivariate Time Series Forecasting via Factorized Temporal and Channel Mixing[J]. arXiv preprint arXiv:2302.04501, 2023.
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