基于r Transformer 模型的时序数据预测方法综述. 1. 内容概括随着深度学习技术的发展,Transformer 模型在时序数据预测领域取得了显著的成果。本文综述了基于 Transformer 模型的时序数据预测方法,包括自注意力机制、位置编码、多层感知机(MLP)等组件。首先介绍了 Transformer 模型的基本原理和结构,然后详细阐述了如何将 Trans...
学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展.因此本文综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集,以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的...
综述| 大语言模型在时序预测和异常检测中的应用 这篇系统文献综述全面考察了大型语言模型(LLM)在预测和异常检测方面的应用,重点分析了目前的研究现状、固有挑战和未来可能的发展方向。 大型语言模型在解析和分析大量数据集以识别模式、预测未来事件以及检测各种领域的异常行为方面已显示出巨大潜力。然而,这篇综述也指出了...