最近几年多元时间序列预测非常之火,尤其是 长序列预测 和时空预测 。长序列预测从AAAI'21的Informer开始,到后来的Autoformer、FEDformer、DLinear、TimesNet、iTransformer等等等等,火的一塌糊涂。时空预测也是经久不衰,从DCRNN、GWNet,到后来的AGCRN、STEP、D2STGNN,以及最近的BigST、RPMixer,不乏高引论文和最佳...
CNN已经应用于计算机视觉,但它们在预测方面的应用仍然很少,只有TimesNet算是最近的例子。但是CNN已经被证明在处理序列数据方面是有效的,并且它们的架构允许并行计算,这可以大大加快训练速度。 BiTCN BiTCN使用了两个时间卷积网络,因此被称为BiTCN。一个TCN负责编码未来的协变量,而另一个负责编码过去的协变量和序列的历...
这个数组有3个时间序列和来自8个原点的3步超前预测的维度。 最后,我们可以写一个循环并产生预测结果。 for(j in 1:3) for(i in 1:2)predro(data, h , or=8) 比较两者在不同时间序列上的表现。 exp(mean(log(apply(Holdout - Fore / apply(abs(Holdout - Fore )) 因此,根据这些结果,可以得出结论...
华为在这2023年2月9日发布了一篇关于多元时间序列预测的文章,借鉴了NLP中前一阵比较热的Mixer模型,取代了Attention结构,不仅实现了效果上的提升,而且还实现了效率上的提高。 1. Transformer的探讨 Transformer在时间序列预测中的作用最近得到非常广泛地探讨。下图为经典Transformer时间序列预测模型图。 Transformer做时间序列...
华为在这2023年2月9日发布了一篇关于多元时间序列预测的文章,借鉴了NLP中前一阵比较热的Mixer模型,取代了Attention结构,不仅实现了效果上的提升,而且还实现了效率上的提高。 1. Transformer的探讨 Transformer在时间序列预测中的作用最近得到非常广泛地探讨。下图为经典Transformer时间序列预测模型图。
一键实现百种高效算法|轻松解决评价、降维、聚类、回归、分类、时序预测、多输入多输出问题|一键导出代码 1.9万 26 1:09 App 一键式机器学习神器|实现上百种方法|分类|回归|一键导出代码|小白的福音 9503 3 2:28 App Prophet实现多元时间序列预测(基于Python代码) 2.3万 -- 2:15 App 华为提出时间序列预测新...
本文将介绍了BiTCN模型,通过利用两个时间卷积网络(TCN),该模型可以编码过去和未来的协变量,同时保持计算效率。 在时间序列预测领域中,模型的体系结构通常依赖于多层感知器(MLP)或Transformer体系结构。 基于mlp的模型,如N-HiTS, TiDE和TSMixer,可以在保持快速训练的...
关于多元时间序列,重点之一是数据维度可以有不同数据源,不同的数据属性,完全无关和不同的分布。所以必须把它们各自归一化。 我们不需要预测一些精确的值,所以我们对未来的期望值和方差并不是很感兴趣——我们只需要预测上下幅度。这就是为什么我们会冒险只通过他们的均值和方差(z-分数 归一化)来归一化30天窗口,假...
在时间序列预测领域中,模型的体系结构通常依赖于多层感知器(MLP)或Transformer体系结构。 基于mlp的模型,如N-HiTS, TiDE和TSMixer,可以在保持快速训练的同时获得非常好的预测性能。基于Transformer的模型,如PatchTST和ittransformer也取得了很好的性能,但需要更多的内存和时间来训练。
在时间序列预测领域中,模型的体系结构通常依赖于多层感知器(MLP)或Transformer体系结构。 基于mlp的模型,如N-HiTS, TiDE和TSMixer,可以在保持快速训练的同时获得非常好的预测性能。基于Transformer的模型,如PatchTST和ittransformer也取得了很好的性能,但需要更多的内存和时间来训练。