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股票价格预测 | Python实现Autoformer, FEDformer和PatchTST等模型用于股价预测

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文章概述

Autoformer、FEDformer和PatchTST是一些用于时间序列预测,包括股价预测的模型。它们都是在Transformer模型的基础上进行了改进和扩展,以更好地适应时间序列数据的特点。
Autoformer:Autoformer是一种自适应Transformer模型,它引入了自动建模机制和自适应特征选择来处理时间序列数据。Autoformer通过引入自动建模模块,可以自动学习时间序列的长期和短期依赖关系,并且通过自适应特征选择,可以动态地选择和调整输入特征的重要性。这使得Autoformer在处理多变量时间序列数据,如股价预测中,具有较好的性能。
FEDformer:FEDformer(Feature Enhanced Denoising Transformer)是一种融合了特征增强和去噪的Transformer模型。FEDformer通过引入特征增强模块,可以对原始输入特征进行编码和增强,以提取更有用的

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