如上图,这篇文章就面向的是:对医疗保健、生物力学、气候科学等不规则多变量时间序列(IMTS)的预测,这就和普通卷指标的论文区别开了。提出了一种可变换的patch图神经网络(T-PATCH GNN),将每个单变量不规则时间序列转换为一系列包含不同数量观测值且具有统一时间分辨率的可变换patch,并学习自适应图神经网络,模拟动态...
论文地址: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10105527ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10105527 背景 多变量时间序列(Multivariable Time Series,MTS)普遍存在于各种现实场景中,例如城市交通流、股市股价和城市街区的家庭用电量。相比于单变量时间序列预测,多变量时间...
因此,几十年来,多变量时间序列预测一直是学术界和工业界经久不衰的研究课题。 事实上,多变量时间序列一般可以形式化为时空图数据[36]。一方面,多变量时间序列具有复杂的时间模式,如多重周期性。另一方面,由于变量之间存在潜在的相互依赖关系,不同的时间序列会影响其他时间序列的演化过程,而这种相互依赖关系是非欧几里...
时间序列后门攻击目标:被攻击模型在面对干净输入的时候提供正常的预测结果,但是如果输入中包含了触发器(trigger),那么被攻击模型就会输出攻击者预先定义的结果。这个攻击者自定义的结果被称为目标模式(target pattern)。 时间序列预测的后门攻击特性: BackTime 后门攻击 论文中提出了针对时间序列预测的后门攻击方法 BackTime。
上图额蓝点表示输入序列,黄点表示输出序列,红点表示未来协变量。我们可以看到具有扩展卷积的前瞻性时间块如何通过处理来自未来协变量的信息来帮助告知输出。 最后,BiTCN使用学生t分布来构建预测周围的置信区间。 使用BiTCN进行预测 下面我们将BiTCN与N-HiTS和PatchTST一起应用于长期预测任务。
预测效果 基本介绍 1.Matlab实现GWO-CNN-BiLSTM-selfAttention灰狼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力机制多变量多步时间序列预测,灰狼算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的...
实现机器学习多变量时间序列预测任务输入输出 1. 流程步骤 下面是实现机器学习多变量时间序列预测任务输入输出的流程步骤: 2. 代码示例 步骤1:数据收集和预处理 在这一步,我们需要加载数据并进行预处理,例如处理缺失值和异常值。 # 加载数据importpandasaspd ...
综上所述,多头注意力机制TCN-BiLSTM-Multihead-Attention算法是一种新的多变量时间序列预测算法,它充分利用了TCN、BiLSTM和多头注意力机制的优势,并在实验中取得了显著的效果。这一算法不仅在预测准确性上有所提升,而且在处理多变量时间序列数据时具有更好的鲁棒性和泛化能力。我们相信,随着技术的不断发展和算法的不...
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基于多变量时间序列数据的预测分析,涉及时间序列分析、预测模型构建、机器学习算法及数据挖掘技术,用于提高预测精度和决策效率。 ,理想股票技术论坛