importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA fromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacf #生成虚拟时间序列数据(带噪声的) np.random.seed%2842%29 n=1000 time=np.arange%28n%29 noise=np.random.normal%280,1,n%29 data=np.sin...
这种方法利用了多模态学习中的对齐技术,目的是将时间序列的特征表示映射到文本空间,以便能够将时间序列数据直接输入到自然语言处理(NLP)的大型模型中。在这些方法中,一方面会应用到多种多模态对齐技术,另一方面会在时间序列数据上进行微调(finetune),使用NLP大型模型作为基础架构,并在此基础上增加额外的网络层以适应时间...
时间序列预测模型强烈需求促使预测模型朝着通用预测范式（见下图）发展，即一个大型预训练模型能够处理任何时间序列预测问题。上图：通用预测模型是一个大型预训练模型，能够处理任何时间序列预测问题。它在一个涵盖多个领域的大规模时间序列数据集上进行训练。与现有的范式相比，通用预测面临三个关键问题：i) 多种频率，...
这种方法直接将时间序列数据作为文本输入到模型中,以引导模型输出针对这些数据的预测结果。在这个过程中,时间序列中的数字被当作文本内容处理,这就涉及到如何对这些数字进行标记化(tokenize)的问题。为了在标记化过程中更清晰地区分数字,一些研究工作在数字之间添加了空格,以确保数字可以被准确地识别和处理,避免了传统词典...
时间序列推理: 使用大型语言模型(LLMs)进行时间序列推理可以通过整合三种主要的分析任务来增强时间序列推理:因果推理、问答和辅助上下文预测。 因果推理涉及假设观察到的时间序列模式背后的潜在原因,使模型能够识别最有可能产生给定时间序列数据的场景。 问答使模型能够解释和回应关于时间序列的事实性查询,如识别趋势或对数据...
简介:时间序列预测分析历史数据以预测未来,涉及数据收集、预处理、模型选择(如ARIMA或DeepAR)、模型训练、评估及未来值预测。处理时序数据需注意时间依赖性,预处理和模型选择对准确性影响大。 时间序列预测是一种通过历史数据来预测未来值的分析方法,它涉及到对时间点上形成的数值序列的研究。处理此类数据通常包括以下几...
他们提出的 VisionTS 时序预测框架，基于何恺明的代表作 ——MAE 模型。VisionTS仅从自然图像（ImageNet）中预训练而无需时间序列微调，即可直接跨界比肩（甚至超越）一众强大的时序预测基础模型，如 Moirai 和 TimesFM 等，而这些基础模型均使用了大量时间序列数据预训练。这篇论文证明了：计算机视觉和时间序列这两个...
如何给大模型喂时序数据?LLMs的时间序列预测5大方法汇总AI表妹说 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 86 0 00:40 App 深度学习聚类再升级!新算法实现强悍性能,准确率超98% 75 0 00:34 App 论文新思路!双通道卷积神经网络!最新成果准确率近100% 18 0 00:32 App CNN与ViT完美结合,低端CPU上...
3 Chronos:用于时间序列的语言建模框架 Chronos是一个框架,用于调整现有的语言模型架构和训练过程以进行概率时间序列预测。由于自然语言和时间序列在表示方面的差异,需要对现有的语言建模框架进行特定的修改,特别是与分词有关的修改,以便它们适用于时间序列数据。我们的设计...
从左到右：扩展Timer层数，特征维度和预训练数据规模都能提升预测效果 零样本预测 作者团队对同期涌现的时序大模型进行了全面测评，在零样本预测任务中，大模型不更新任何参数，直接输入数据集中时间序列进行预测。在7个真实数据集中，Timer取得了综合最优的水平。模型分析 为确认时序领域的大模型骨架，作者团队对不同...