方法:本文提出了一种新的时间序列预测方法,即基于提示的时间序列预测(PromptCast)。传统的时间序列预测方法通常将数值序列作为输入,并生成数值作为输出。本文的方法则将输入和输出转化为提示,并以句子对句子的方式进行预测,从而可以直接应用语言模型进行预测。为了支持这一任务的研究,本文还构建了一个大规模的数据集(PISA...
在本文中，我们列出了最广泛使用的时间序列预测方法，只需一行代码就可以在Python中使用它们：1. Autoregression（AR）AR方法在先前时间步骤中模拟为观察的线性函数。模型的表示法涉及指定模型p的顺序作为AR函数的参数。from statsmodel.tsa.ar_model import AR 2. Autoregressive Moving Average（ARMA）ARMA方法结合了自...
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...
普适预测器是一个能够处理任何时间序列预测问题的大型预训练模型。它在跨多个领域的大规模时间序列数据集上进行训练。如图1,与现有范式相比,普适预测面临三个关键问题:i) 多频率,ii) 任意变量预测,iii) 分布变化。 为了解决这些挑战,本文对传统时间序列Transformer架构进行了新颖的增强,提出了——基于掩码编码器的普...
作为早期时间序列基础模型之一,Salesforce 开发的MOIRAI凭借其出色的基准测试性能以及开源的大规模预训练数据集 LOTSA 在业界获得了广泛关注。 本文在此前对 MOIRAI 架构原理的深入分析基础上,重点探讨其最新升级版本MOIRAI-MOE。该版本通过引入混合专家模型(Mixture of Experts, MOE)机制,在模型性能方面实现了显著提升。
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...
要将大语言模型应用于时间序列预测,首先需要解决的关键问题是如何将时间序列数据输入到LLMs中。传统的LLMs主要处理文本数据,而时间序列数据通常是数值型的。为了解决这个问题,我们可以借鉴近期在图像和音频处理中的成功经验,使用patching技术对时间序列数据进行tokenize。具体来说,我们可以将时间序列数据视为一系列的小块(...
简介:【2月更文挑战第28天】ICLR 2024:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测 在2024年ICLR上,研究者们展示了一种创新的时间序列预测方法——Time-LLM。这种方法的核心在于利用大型语言模型(LLMs)的能力,通过一种称为重新编程(reprogramming)的技术,将LLMs应用于时间序列预测任务。这一框架不仅保持了LLMs原有的...
Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average (SARIMA) SARIMA方法将序列中的下一步建模为先前时间步骤的差异观测值、误差、差异性季节观测值和季节性误差的线性函数。 它结合了ARIMA模型,能够在季节性水平上执行相同的自回归、差分和移动平均建模。 from statsmodel.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX Seasonal ...
时间序列预测研究的重要性和意义 大模型在时间序列预测中的应用和优势 当前时间序列预测研究的挑战和问题 大模型时间序列预测研究的未来发展方向 研究目的和意义 介绍大模型在时间序列预测中的应用背景阐述本研究的目的和目标说明本研究的意义和价值简要介绍研究方法和研究内容 研究范围和方法 研究背景：介绍大模型在时间...