最近有一些时间序列相关的需求,简单梳理一下今年以来时间序列预测相关的一些论文。论文的主要渠道来源于arxiv,由于一些顶会论文没有放在arxiv上,且根据标题和个人兴趣做过一些筛选,剩下大概50+篇论文。主要覆盖的一些方向包含但不局限于时间序列预测+大语言模型、Transformer结构、线性模型、长期预测、图神经网络、对比学...
论文地址:arxiv.org/abs/2402.0202代码地址:github.com/junwoopark92 摘要 由于处理长序列的时间和内存复杂性,长期预测提出了独特的挑战。现行依赖于滑动窗口处理长序列的方法,在有效捕获那些部分落入短窗口内的长期变化(即外窗变化)时面临困难。在本文中,我们介绍了一种新的方法,克服了这一限制,采用对比学习和增强...
时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域,近些年随着机器学习算法和深度学习算法的应用,时间序列预测方法在越来越多的传统领域焕发光彩。 入门必读的4篇论文见文末↓ 01 传统统计学算法和ML/DL算法的优劣 时间序列预测常用的传统的统计学算法有ARIMA, ETS, GAR...
因此,由于误差累积,这些方法可能无法长时间地预测时间序列。为了解决这些问题,本文基于生成的对抗网络(GAN),提出了一种新的时间序列预测模型-对抗性稀疏变压器(AST)。具体而言,AST采用稀疏变压器作为生成器,以学习用于时间序列预测的稀疏注意力图,并使用鉴别器从序列水平提高预测性能。 论文标题:Deep Rao-Blackwellised ...
现在假设测试集的截止时间就为6/6的21:00，现在我们需要预测22:00到6/7 9:00的负荷值。根据模型的...
1、对1950-2009年的新疆社会消费品零售总额的时间序列分析与预测利用1950-2009年的新疆社会消费品零售总额(记为:save,单位:万元)的时间序列数据进行分析,建立时间序列ARIMA模型,并预测未来10年的社会消费品零售总额。表1 1950-2009年的新疆社会消费品零售总额年份社会消费费品零售售总额年份社会消费费品零售售总额年份...
住:这一部分在框图和代码中没有体现,但是在论文中可以看出来。如果读者需要套用这个模型,需要自己实现这一部分的功能,如果在用原始数据输入(不经过特征提取)也可以取得很好效果,则这一部分可以省略 2、卷积部分实现空间特征提取,保留时间信息,代码如下: @staticmethod ...
毕业论文题目:时间序列模型的预测方法 研究系 别:数理系专 业:数学与应用数学姓 名: 学 号: 指导教师: 河南城建学院 2011年 5 月 30 日目 录 TOC \o 1-2 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc293317485 摘 要Ⅰ HYPERLINK \l _Toc293317486 Abstract Ⅱ HYPERLINK \l _Toc293317487 引 言 PAGEREF _Toc...
利用长短期记忆模型 进行时间 利用长短期记忆模型lstm 进行时间 lstm 序列预测分析数据分析报告 序列预测分析数据分析报告 LSTM 2011 4 2013 2 LSTM 2011 4 2013 2 此示例中,使用 神经网络使用 年 月至 年 月之间的数据 此示例中,使用 神经网络使用 年 月至 年 月之间的数据 .ie 来预测都柏林市议会市政办公...
使用深度学习进行时间序列预测:一项调查 已经开发了许多深度学习架构来适应跨不同领域的时间序列数据集的多样性。在本文中,我们调查了单步和多水平时间序列预测中使用的常见编码器和解码器设计——描述了每个模型如何将时间信息纳入预测。接下来,我们重点介绍混合深度学习模型的最新发展,该模型将经过充分研究的统计模型与神...