Informer模型：预测随机数序列的利器

近年来，深度学习在时间序列预测中的应用越来越广泛。其中，LSTM（长短时记忆网络）是一种常用的序列建模方法。然而，一些研究表明，当序列中存在较长的时间依赖关系时，LSTM模型的性能会受到限制。

相比之下，Informer模型是一种新兴的序列建模方法，能够更好地处理长序列。具体而言，Informer模型使用了自注意力机制和多头注意力机制，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。此外，Informer模型还使用了卷积层来提取序列中的局部特征，从而进一步提高了模型的性能。

在预测随机数序列这样的具有较长时间依赖关系的序列时，Informer模型相较于LSTM模型有着更好的表现。这是因为Informer模型能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系，提高了模型的预测能力。

综上所述，Informer模型相较于LSTM模型在预测随机数序列中具有更好的表现，这也表明了Informer模型在处理长序列方面的优势。