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...
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。
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 70 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% 78 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% 12 0 00:24 App 65个即插即用缝合模块,助力...
DeepAR与大多数模型不同之处在于,没有通过堆叠LSTM层来作为模型的设计框架。恰恰相反,DeepAR并没有使用 LSTM 直接计算预测,而是利用 LSTM 来参数化高斯似然函数。即估计高斯函数的θ = (μ, σ)参数(均值和标准差)。 首先,在训练过程中(左图): paper 原图 对于时间序列t的每个时间步i: 首先,LSTM 单元将当前...
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...
🌐 首个开源的时间序列预测大模型——Lag-Llama,现已问世!📈 Lag-Llama是一种通用的单变量概率时间序列预测模型,经过大量时间序列数据集的训练。在面对未见过“分布外”时间序列数据集时,该模型展现出卓越的零次预测能力,超越了有监督的基线方法。📚
该方法通过大语言模型对时间序列数据和新闻文本的推理，显著提升了在突发事件和社会行为结构性变化时的时间序列预测精度。研究表明，基于文本和 LLM 推理的时间序列预测有望引领新的研究范式。时间序列预测是经济和社会领域决策的重要依据。传统预测方法虽能识别历史数据中的普遍模式，但在应对外部随机事件引发的突发变化时...
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。
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。