【新智元导读】大模型在语言、图像领域取得了巨大成功，时间序列作为多个行业的重要数据类型，时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期，清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练，获得了任务通用的时序分析模型，展现出大模型特有的泛化性与可扩展性 时间序列提供了数据随时间变化的视角，对于...
1. 🕰️ TimeSeriesGenerator(时间序列生成器) 在利用RNN及其变体解决时间序列问题时,数据通常具有时序性质。RNN要求输入数据为3D张量,即(samples, time_steps, features),其中time_steps体现了时间维度。为了将数据转换为(m, n, k)格式,可以考虑使用TimeSeriesGenerator。2. 🧠 MLP(感知器模型) MLP(多层感知...
时间序列作为一种很常见的数据结构,它的生成、表征以及预测等问题在金融、语音、语言等领域是非常重要的,但是由于时间序列具有依赖性、不确定性等特点,一些传统的生成模型可能并不适合这类数据。而变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)作为一种基于变分贝叶斯推断的生成式网络,它通过潜在随机变量(latent random ...
20/27金融时间序列生成模型第一部分时间序列概念与金融应用 2第二部分线性时间序列模型:ARIMA与SARIMA 4第三部分非线性时间序列模型:GARCH与EGARCH 7第四部分状态空间模型:Kalman滤波与隐马尔可夫模型 10第五部分机器学习时间序列预测:神经网络与决策树 13第六部分时间序列数据预处理与特征工程 16第七部分模型评估与...
深度学习时间序列新突破!4大创新方向霸榜AI顶会 为解决传统时间序列预测方法在处理复杂和非线性问题上的局限性,研究者们致力于探索深度学习的方法。 目前,用深度学习做时间序列预测主要有4大创新方向:基于MLP、基于Transformer、基于CN… 鱼子酱发表于学姐带你读... #22 知识分享:时间序列深度学习综述 苏冠旭发表于...
ARMA中文全称为自回归移动平均模型,广泛用于时间时间序列分析中。本文以statsmodels 模块中自带数据集co2为例,实战研究ARMA模型。 一、探索性数据分析。 首先导入必要的package与数据集 from statsmodels.datasets import co2 data=co2.load(as_pandas=True).data ...
本文着重于利用域先验/约束,如高斯过程、移位不变性、稀疏性和平滑性等,来揭示神经时间序列数据中的潜在结构。 当我最初开始在统计信号处理和神经科学(神经信号处理)的交叉领域进行研究时,我的研究顾问埃默里·n·布朗(Emery N. Brown)教授详细地解...
时间序列预测的基本概念及其特征时序数据的时间序列预测与生成模型 时间序列预测的基本概念及其特征时序数据1.定义:按照时间顺序排列的数据集合,反映随时间变化的趋势或模式。2.特征:具有序列相关性(相邻数据点相关)、非平稳性(统计特性随时间变化)和非周期性(不重复特定的模式)。3.应用:广泛用于金融、环境监测、预测维...
简介:【8月更文挑战第7天】在2024年ICML大会上,清华大学团队推出“时间序列大模型(LTSM)”——Timer,一种处理大规模时间序列数据的生成式Transformer。该模型通过预训练学习通用特征,支持多种任务如预测与异常检测。Timer采用统一的数据格式S3处理异构序列,并在数据稀缺场景下展现出色性能。尽管如此,模型泛化能力与计算...
内容提示: 时序数据的时间序列预测与生成模型 第一部分 时间序列预测的基本概念及其特征 ... 2 第二部分 流行的时间序列预测方法概述 ... 5 第三部分 随机游走模型在时间序列预测中的应用 ...