모델 소개
`PatchTST` is a transformer-based model for time series modeling tasks, including forecasting, regression, and classification. This repository contains a pre-trained `PatchTST` model encompassing all seven channels of the `ETTh1` dataset. This particular pre-trained model produces a Mean Squared Error (MSE) of 0.3881 on the `test` split of the `ETTh1` dataset when forecasting 96 hours into the future with a historical data window of 512 hours. The `PatchTST` model was proposed in A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers by Yuqi Nie, Nam H. Nguyen, Phanwadee Sinthong, Jayant Kalagnanam. At a high level the model vectorizes time series into patches of a given size and encodes the resulting sequence of vectors via a Transformer that then outputs the prediction length forecast via an appropriate head.
주요 특징
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
한계 및 유의 사항
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출처별 요금 및 비용 분석
요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요. | ||||
월간 기본 토큰 비용 추정
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공개 평가 및 실행 설정
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출처 및 추적 기록
许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。