MT信号四通道相关性预测的Informer模型优化研究

MT信号四通道相关性预测的Informer模型优化研究

1. 研究背景与问题描述

多通道时间序列预测是信号处理领域的重要课题，在通信、生物医学、工业监测等领域有广泛应用。本研究针对MT(大地电磁)信号的四个通道(FYC0712ATS4HY.dat、FYC0712ATS4EY.dat、FYC0712ATS4EX.dat、FYC0712ATS4HX.dat)进行相关性预测任务。当前基于Informer的预测模型已实现对后续25个点的预测，并达到SNR≥10、NCC≥0.98、nRMS≤0.1的性能指标。然而，当预测长度扩展到100个点时，模型性能显著下降。

本研究的目标是优化Informer模型架构和训练策略，使其在保持相同预测精度的前提下，将有效预测长度扩展到100个点。同时，我们需要验证模型在数据缺失情况下的预测能力，并分析四个通道间的相关性如何影响预测性能。

2. 数据预处理与分析

2.1 数据加载与可视化

首先，我们加载四个通道的数据文件并进行初步可视化：

% 数据文件路径
data_files = {'FY