502 -- 23:16 App 时间序列分析-第一章 时间序列分析简介 4 -- 0:06 App 资料在博主主页动态领取 350 10 6:17:59 App 力推!只需半天就能搞定基于GNN图神经网络的时间序列预测,涵盖Informer+LSTM两大预测模型,算法工程师必备技能! 440 -- 1:13:58 App 论文速读!一小时啃透这篇【LLM大语言模型】...
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...
1-时间序列模型 09:24 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:42 4-训练模型与效果展示 11:16 5-多序列预测结果 11:10 6-股票数据预测 07:15 7-数据预处理 08:04 8-预测结果展示 06:25 1-任务目标与数据源 06:21 2-构建时间序列数据 07:16 3-训练时间序列数据预测结果 ...
1、大模型时间序列预测方法 最近三个月涌现了很多大模型做时间序列预测的工作,基本可以分为2种类型。 第一种是直接用NLP的大模型做时间序列预测。这类方法中,使用GPT、Llama等NLP大模型进行时间序列预测,重点是如何将时间序列数据转换成适合大模型的输入数据。 第二种是训练时间序列领域的大模型。这类方法中,使用大...
爽了!精讲CNN-LSTM-Attention实现时间序列预测+Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测!CNN-BiLSTM-Attention共计3条视频,包括:CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码讲解~、LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测)、顶会ICLR2024论文Time-LLM:基于大语言模型的时
缺失值:时间序列数据可能存在缺失值,这使得模型需要处理缺失值的问题。 在接下来的部分中,我们将详细介绍一种基于大模型原理的时间序列预测方法,并通过具体的代码实例进行说明。 2.核心概念与联系 在本节中,我们将介绍时间序列预测的核心概念和与大模型原理之间的联系。
Functime还支持在LazyFrames上进行查询优化,可以快速地对多个时间序列进行特征提取。 使用大模型进行分析 Functime允许用户利用大型语言模型对预测结果进行深入分析。例如,可以分析不同商品的价格预测,并提供数据集的上下文以帮助LLM进行更准确的分析: analysis = y_pred.llm.analyze( ...
一、RNN vs. Transformer 在时间序列预测中的适用性和性能比较 1. 要解决的问题 咱们通过虚拟的时间序列预测任务,比较RNN和Transformer在预测精度、训练时间以及长短期依赖捕捉能力等方面的表现。我们将使用虚拟生成的时间序列数据集,进行序列建模,分别应用RNN和Transformer模型,最后通过绘图和性能指标来进行详细比较。
输出层的任务是将输出标记映射到预测。模型采用了仅解码器模式进行训练,这意味着每个输出标记应该预测跟随最后输入分块的时间序列部分。与许多其他时间序列预测模型不同,输入分块长度不必等于输出分块长度。这意味着模型可以基于输入分块的信息预测时间序列的较大部分。
模型框架 高斯似然 参数估计与预估 自动放缩 变体DeepGPVAR 模型应用 end PRE 在上篇LSTM文章末尾提到了在如今大模型发展迅速的时代中,一个合格的时序预估模型应该考虑哪些因素? 首先,模型应该同时可应用于单维或多维序列以适配复杂的业务场景。 其次在大数据背景下,模型应应考虑多个时间序列,最好是数千个。也就是...