本文介绍了一种基于多模态信息融合的时间序列预测模型,并在气象预测问题上进行了实验验证。实验结果表明,多模态信息融合能够提高时间序列预测的准确性,且特征级融合和决策级融合具有较好的稳定性。 未来的研究可以进一步探索不同的模态融合方法,并在更广泛的时间序列预测问题上进行验证。此外,可以考虑引入深度学习等方法来...
为了提高预测精度,本文提出了一种基于多模态信息融合的时间序列预测模型。该模型将不同类型的数据,如数值数据、文本数据和图像数据等进行有效的融合和利用,以提高时间序列的预测性能。经过实验证明,该模型在预测时间序列数据方面取得了较好的效果,为实时决策和资源调配提供了有效的支持。 1.引言 时间序列预测广泛应用于...
多模态融合时间序列预测股票价格预测针对传统单因子方法无法充分利用时间序列相关信息,以及对时间序列预测准确性和可靠性较差的问题,提出一种基于多模态信息融合的时间序列预测模型——Skip-Fusion,可以对多模态数据中的文本数据和数值数据进行融合.首先利用BERT预训练模型和独热编码对不同类别的文本数据进行编码表示,再使用...