模型中心分类(Model-Centric Classification): 提出了一个新的分类框架,专注于从方法论角度对TSFMs进行分类,包括模型架构、预训练技术、适应方法和数据模态。 通过这种分类,论文详细审视了构成时间序列基础模型的关键元素,从而深入理解这些模型在时间序列分析中的工作机制。
基于以上背景为出发,为了描述时间序列的动态信息,同时让模型学习更好的可解释性表示,该论文尝试捕捉时序状态随时间的动态变化信息,将相邻两时序段之间的状态变化用图(Graph)这种数据结构进行表示。整体时序的演变转化为动态图的变化,形成一种可推理可解释的方法用于时序建模与分析。 时序状态的识别 这里以时序聚类为例子...
立 了边 坡 变形 时序 分析 的G 建A-AINFS智能模型 . 了对比该模型 的预 测精度 ,用G为采 A优化 支持 向量 回归( Ⅵ和BS) P神经 网络 的 模 型参数 , 编制 了G-VAS R及G-P程序 ,AB 对相 同的算例进行 了变形预 测分析 . 滚动预 测 法对三峡 按 永久船 闸高边坡和新滩滑坡的计算结果表明...
论文:基于行业时序多指标动态评价体系的OLS模型及实 证分析 摘要本文采用因子分析法和时序多指标动态评价体系,把 基于屏面数据的静态评价和基于时间序列的动态评价结合 起来,建立了行业时序多指标评价和预测的线性回归模型。 进一步通过建立回归系数特征变量,分析不同行业的回归 ...
5.4 LSTM模型拟合 5.5 模型对比 5.6 SARIMA模型预测 5.6.1 参数估计和模型检验 5.6.2 模型预测 补充: 代码数据如下: 往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模...
专利摘要显示,本申请实施例提供一种模型训练方法、装置、存储介质及程序产品,应用于数据分析技术领域。该方法包括:获取多个训练样本,每个训练样本包括样本时序数据和对应的样本文本,样本文本包括针对样本时序数据的样本描述提示词和样本解释性答案;根据多个训练样本进行模型训练,获取对比学习模型;基于查询生成器、LLM以及对比学...
数智创新 变革未来主题模型时序演化分析技术 主题模型时序演化分析技术概述 主题模型时序演化分析技术应用领域 主题模型时序演化分析技术的局限性 主题模型时序演化分析技术的发展趋势 主题模型时序演化分析技术与其他分析技术的比较 主题模型时序演化
| 频域+时间序列不仅能提供更丰富的信息,还能提高模型性能和预测准确性。对于论文er来说,是个可发挥空间大、可挖掘创新点多的研究方向。 这是因为通过将时序数据从时域转换到频域,简化了数据处理,让我们更容易捕捉周期性和趋势,从而提高预测准确性。另外,利用频域分析方法,还能显著提升多变量和单变量预测任务中的模型...
时间序列数据具有时间相关性和趋势性,对其进行准确预测对于商业、金融、气象等领域至关重要。然而,时序数据的复杂性和多样性给预测模型带来了挑战,需要结合深度学习、统计方法等多种技术手段来进行有效挖掘和分析。本文将探讨基于时间序列的预测模型在时序数据挖掘中的应用与挑战,并介绍一些常见的解决方案和方法。
专利摘要显示,本申请公开了基于大模型的电磁暂态故障分析方法、装置及设备,方法包括:对从电网获取得 到的实时运行信息进行预处理操作,得到时序运行信息;基于预设故障分析大模型和思维链技术根据时序运行信息进行故障推理分析,得到故障分析结果,故障分析结果包括故障位置、故障类型和故障根因;依据预设故障分析大模型中的时空...