Una predicción precisa y a largo plazo de la fuerza de flexión del codo puede utilizarse para reconocer el movimiento previsto y ayudar a los robots portátiles asistidos por energía a mejorar el rendimiento del control. Nuestro estudio tuvo como objetivo encontrar una relación adecuada entre la electromiografía y la fuerza de flexión. Sin embargo, los métodos existentes deben incorporar modelos biomecánicos para producir predicciones precisas y oportunas de la fuerza de flexión. La fuerza de flexión del codo está determinada en gran medida por las propiedades contractiles de los músculos, y la relación entre la fuerza de flexión y la función motora de los músculos debe analizarse a fondo. Por lo tanto, basándonos en la investigación sobre las contribuciones de diferentes músculos a la fuerza de flexión, las señales originales de electromiografía se descompusieron en partes no lineales y no estacionarias. Se seleccionó el valor absoluto medio (MAV) de la parte no lineal y la varianza de la parte no estacionaria como entradas para un modelo de predicción de Informer que no requiere un conocimiento detallado a priori de modelos biomecánicos y está optimizado para procesar secuencias de tiempo. Finalmente, se propone un intervalo de probabilidad de fuerza de flexión a largo plazo. El marco propuesto funciona bien en la predicción a largo plazo de la fuerza de flexión y supera a otros modelos de vanguardia cuando se comparan con resultados experimentales.