因此KAN非常适合作为时间序列预测的创新点,而且它是最新提出的模型,目前用的人很少,不过KAN单独使用会存在训练速度慢等问题,所以现在的主流思路是结合其他模型(比如LSTM、注意力机制等)加上个优化方法做创新。 为帮助同学们快速了解这个创新方向,我根据以上思路整理了8个最新发表的KAN+时间序列预测论文给各位做案例参考,...
B站最全最详细的【时间序列预测模型】教程,从入门到精通!(LSTM/Informer/ARIMA/PandasTransformer) 1.9万 94 4:16:29 App GNN与Transformer能不能融合到一起?今年最好出创新点的方向,图与Transformer的融合,到底有多强? 1352 7 4:14:34 App LSTM时间序列预测结合Transformer:最具创新的深度学习模型架构!源码复现...
目前最热门的两大时间序列预测模型:Informer+LSTM,计算机大佬手把手教学基础原理及代码实战,是真的通俗易懂! 大模型微调 1651 1 2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,究极通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 啥都会一点的文逸 3273 32 系统规划与管理师-软考高级...
时间序列预测:股票价格预测:结合 LSTM 对历史数据的长期记忆能力和 Transformer 对全局信息的捕捉,更准...
创新点:mamba➕时间序列预测。Mamba在性能和效率上的优势大家都有目共睹,因此最近越来越多研究也开始关注Mamba+时间序列预测。 在时间序列预测中,数据的长期依赖性是一个核心的挑战。与Transformer等模型相比,Mamba在 - 一见你就欢喜于20240610发布在抖音,已经收获
时间序列预测都有哪些创新点?近3年必读顶会和源码140篇#人工智能 #时间序列 #时间序列预测 #深度学习 - 在搞AI科研,憋烦姐于20240323发布在抖音,已经收获了3.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
总结下来,2023年有几个非常热的点,在很多论文中被提起。主要包括以下几个: 多元序列预测中变量的独立、联合建模; 大模型+时间序列; 多粒度时间序列建模 PatchTST框架的后续改进方法 1. 独立/联合建模 多元时间序列预测问题中,从多变量建模方法的维度有两种类型,一种是独立预测(channel independent,CI),指的是把多...
研一想要发时间序列预测的论文其实也没有那么难。更简单高效的时序预测:现在的时间序列预测动不动就是深度学习模型,但是最近的一篇文章发现这些深度学习模型的预测效果很多时候还没有最简单的统计学模型好,比如arima这些。那么能不能设计出简单高效的时间序列预测模型呢,还是基于神经网络的,但是通过简单的结构达到sota的...
原文参考/更多精彩请关注:创新点解析!在进行时间序列预测时可以额外做的一件工作,创新点up! (qq.com) 在进行时间序列预测时可以额外做的一件工作,创新点up!这里以负荷预测为例,其它同理。不同的用电用户,…
现在的时间序列预测,比较容易创新的就是现代信号处理+机器学习/深度学习,至于有没有实用效果,那就不说...