【源码】基于PythonPyTorch框架的MLCourseProject

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch的机器学习大作业，实现了多变量多步时间序列预测模型。集成了LSTM、Transformer和PatchTST三种模型，通过加权结合它们的输出，实现更优的预测性能。

项目的主要特性和功能

1. 集成模型结构：MtsfnModel类为集成模型，结合LSTM、Transformer和PatchTST三种模型，以加权方式融合输出，实现更准确的预测。
2. 灵活的参数配置：通过输入配置参数（configs）设定模型参数，如输入维度、序列长度、预测长度、模型层数、头数、模型维度等，适应不同任务和数据集特性。
3. 可视化工具：可生成真实值和预测值的对比图，便于用户理解和调试模型。
4. 学习率调整策略：实现多种学习率调整策略，根据训练过程中的验证损失自动调整学习率，优化模型训练效果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保环境已安装Python和PyTorch，若需使用GPU，要支持CUDA计算。
2. 数据准备：根据项目需求，准备训练、验证和测试数据集。
3. 配置模型参数：依据任务和数据集特性，配置模型的参数和配置（如输入维度、序列长度、预测长度等）。
4. 训练模型：使用train.py等训练脚本训练模型，并进行必要的参数调整。
5. 验证和测试：使用test.py等验证和测试脚本验证和测试模型性能，生成可视化结果。
6. 优化和部署：根据实际需求对模型进一步优化和调整，部署到实际应用场景中。

注意：因项目涉及深度学习计算，确保机器有足够计算资源（如GPU）支持模型训练和推理。

下载地址

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