Nbeats系列模型以全联接层为backbone实现了一元时间序列预测和多元时间序列的时空预测,其核心思路是利用全连接层对时间序列进行分解,通过不同的函数形式建模时间序列的周期项、趋势项等,提升了模型的可解释性,模型结构也比较简单。
论文标题:N-BEATS N EURAL BASIS EXPANSION ANALYSIS FOR INTERPRETABLE TIME SERIES FORECASTING 论文链接:arxiv.org/pdf/1905.1043 前言 为什么时间序列可解释很重要?时间序列的可解释性是确保模型预测结果可靠、透明且易于理解的关键因素。它帮助增强用户信任,促进更明智的决策,同时便于调试和风险管理,特别是在特定领域...
N-BEATS:独特的可解释时间序列预测深度学习模型 https://medium.com/@captnitinbhatnagar/n-beats-the-unique-interpretable-deep-learning-model-for-time-series-forecasting-8dfdefaf0e34 有用的资源 完整代码可在此处访问:Google Collab N-BEAT 探索原始研究论文以深入了解 N-BEATS:https://arxiv.org/abs/1905....
本文设计了一种深度神经网络架构N-BEATS,它以残差连接前后向链接和深层全连接层堆叠为核心。这一架构不仅具备高度的可解释性,而且能够广泛适用于多个领域,模型的配置完全没有依赖于特定于时间序列的特性,却能在多样化的数据集上展现出卓越的性能(与2020年的模型相比),证明了深度学习的基本构件,比如残差块,本身就具有...
Bengio团队最新的Paper,将纯深度学习技术应用于时间序列预测,并在测试数据集上取得了比传统时间充列分析还要好的效果,他们分别发表了两篇文章,第一篇发表于19年5月,讲述了N-BEATS算法,第二篇发表于20年2月,将N-BEATS算法与元学习方法相融合,并且取得了SOTA效果。
在时间序列预测中,nbeats模型作为一种新型的深度学习模型,具有很高的预测准确性和鲁棒性,广泛应用于交通、金融、气象等领域。在本文中,我们将深入探讨nbeats时间序列预测代码的实现原理和应用方法。 1. nbeats模型简介 nbeats模型是由广泛应用于时间序列预测的Prophet模型作者Sean J.Taylor和Ben Letham提出的一种端到...
importdatetimefromdartsimportTimeSeriesfromdarts.datasetsimportAirPassengersDatasetfromdarts.modelsimportNBEATSModelfromdarts.dataprocessing.transformersimportScaler# 解决中文显示问题importmatplotlib.pyplotasplt# todo:每天将新数据再次用于训练后,并预测plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes...
形变监测结果,结合N-BEATS神经网络开展滑坡形变预测工作,发挥N-BEATS模型强大的时间序列数据自动分析,以及高精度、高可靠性和具有一定抗差能力的预测优势,将研究目标定位于中短期滑坡小数据集,应用于三峡库区的Ⅰ级滑坡—新铺滑坡,把这种有效...
1.本发明涉及计算机预测模型技术领域,尤其涉及一种基于n-beats的gdp预测方法。 背景技术: 2.gdp(gross domestic product,国内生产总值),指某一国家或地区在一定时期内的所有的常住人群进行生产活动所产出的最终成果。gdp不仅是核算国民经济的一项核心指标,同时也是衡量这个国家或地区在这一定时期内其经济状况好坏和发展...
为充分挖掘负荷序列中的趋势特征与周期性特征,准确提取与电力负荷存在潜在相关性的辅助信息特征,提升短期电力负荷预测精度,该文提出了一种基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)与辅助编码器的短期电力负荷预测模型。该模型包含两个并行的编码器,基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis...