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...
数据预处理:在进行时间序列分析之前,需要对数据进行预处理,以确保数据的质量。预处理技术对数据建模的准确性有重大影响,可能包括填补缺失值、平滑噪声、识别和去除异常值等步骤。 模型选择:选择合适的时间序列预测模型。这可能包括传统的统计模型如ARIMA,或者更现代的方法如递归神经网络(RNN)结合自回归(AR)的DeepAR算法。
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...
大模型可以从时间序列数据中提取关键特征,整合来自不同数据源的信息,包括文本和图像,从而提供更全面、更准确的时间序列预测。 这其中,由于LLMs原始文本数据与时间序列数据存在数值特性之间的差距,如何将时间序列数据输入大模型就成为了实现LLMs在时间序列预测领域应用的关键性问题。 为提供解决思路,本文介绍5种大模型应用...
时间序列基础大模型（LTM） Moirai来了 首个全开源时间序列基础大模型 Moirai 问世了！“Moirai” 是古希腊神话中掌管命运的女神，拥有预知未来的能力，来自 Salesforce AI Research 的研究者们提出了一种通用的预测范式，使得预训练模型能够处理任意的时间序列预测任务。与当前最优的从零开始训练的模型相比，Moirai 的...
该模型首次将时间序列预训练大模型的参数规模推向十亿级别,在时序预测领域实现了里程碑式的突破。Time-MoE模型通过MoE架构的独特优势,将模型参数成功扩展至24亿,不仅显著提升了预测精度,还在降低计算成本的同时超越了众多现有模型,全面达到了SOTA(State of the Art)水平。
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 14 0 00:28 App 人人都能用的创新点:魔改GNN! 56 0 00:41 App 小样本学习登Nature!计算效率高170倍,彻底起飞 109 0 00:36 App 论文神器!多尺度15个涨点方案,轻松实现高性能 71 0 00...
基于预训练LLM的预测模型包括将数值时间序列数据视为原始文本,利用预训练的LLM进行微调,或将数值数据编码为数字字符串,在预训练的LLM上进行零样本设置来获取预报。其中,周等(2023a)提出了一种通用的“一刀切”模型,使用预训练的GPT-2模型作为骨干,仅对位置嵌入和层归一化的参数进行微调以适应每个任务。此外,还有重新...
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...