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,...
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+模型精讲+论文解读,迪哥带你轻松搞定论文创新点!浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播电视节目制作经营许可证:(沪)字第01248号 增值电...
五个关于时间序列预测创新点。Transformer 及其变种;Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks(ST-GCN);Contrastive Predictive Coding (CPC);混合模型(混合 CNN-RNN模型)(混合 ARIMA-LSTM模型);解释性和不确定性量化;些思路,可以参考一下#深度学习 #机器学习 #模型融合 #研究生辅导究生 最新图文 打个广告:帝景...
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在训练阶段和推理阶段都具有随序列长度线性增长的时间复杂度,这显著提高了运算效率。同时,Mamba的架构相对简单,去除了传统的注意力和MLP...
和Transformer这两大模型的优势,以期突破单一模型的限制,尤其在智能电网安全、多变量时间序列预测等复杂...
深度学习 | 通用涨点注意力模块 | CVPR 2023顶会 | YOLO | CGAattention级联群即插即用注意力模块 1192 3 2:33:29 App 当下热门创新点!CNN-LSTM用于时间序列预测,到底有多少性能提升? 1393 -- 1:32 App 深度学习 | 通用涨点特征融合模块 | YOLO可替换拼接层 | CCMF特征协同补齐融合即插即用模块,适用于...
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...
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,其用电的行为和习惯是不同的,在对一个区域进行负荷预测时,我们可以根据预测模型的目标群体采取不同的预测策略:(1)充分考虑每个用户的差异性,...
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...
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...