Lim, B., Arık, S. Ö., Loeff, N., & Pfister, T. (2021). Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting.International Journal of Forecasting. 首先来谈谈一个好的时序模型需要考虑的东西可能有哪些: 单变量、多变量时间序列通吃 既能利用序列自身的历史信息,...
这次是我在宅码社群里,第七次视频分享最近精读的论文: TFT (Temporal Fusion Transformers) 一种针对多步预测任务的Transformer模型,并且具有很好的可解释性。推荐阅读:4星。不足之处,还望批评指正。也欢迎大…
在宅码社群的第七次视频分享中，我深入解析了名为TFT（Temporal Fusion Transformers）的论文，这是一款专为多步预测任务设计的Transformer模型，因其良好的可解释性而备受推荐。论文由牛津大学和谷歌云AI的作者们于2019年发表，已收获96次引用。TFT在处理时序数据时，特别关注如何有效地整合多源信息和提供预...
论文《2019 | Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting》由Bryan Lim等人，来自牛津大学和谷歌云AI团队提出。模型亮点包括：静态协变量编码器：负责捕捉上下文信息。门控机制与特征选择：减少无关输入影响，提升模型效率。Sequence-to-sequence处理：针对时变变量进行...
因为无论是tcn,wavenet,nbeats,deepar,LSTM,seq2seq based model 或者是attention-based model 或是transformer,我们在构建模型的时候,都是将所有的特征按照time step 直接concat在一起,也就是说,目前现有的处理方式基本上就是“万物皆时序”,将所有的变量全部都扩展到所有的时间步,无论是静态,动态的变量都合并在...
为了进一步提高Transformer模型的效果,本文提出了temporal fusion transformers,将空间和时间信息融合在一起,从而提高模型的性能。 1. 模型结构:temporal fusion transformers继承了Transformers模型的核心理念,同时引入了时间维度。模型将文本序列按照时间顺序分成多个块,每个块都进行编码和解码。在编码阶段,使用自注意力机制(...
Two-stage decomposition and temporal fusion transformers for interpretable wind speed forecastingWind speed forecastingInterpretable forecasting... B Wu,L Wang - 《Energy》 被引量: 0发表: 2024年 Interpretable wind speed prediction with multivariate time series and temporal fusion transformers Wind power ...
Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting 摘要 文章关注的是multi-horizon forecasting,这方面包含了很多的输入数据,包括static covariate,known future input,以及其他只在过去被观察到的外源时间序列(即没有它们如何与目标值交互的信息)。
Temporal Fusion Transformers(TFT)是一种用于时间序列预测的模型,它结合了Transformer模型和时间特征的建模。TFT模型通过建立时间相关性、捕捉周期性模式和预测未来值,能够在各种时间序列预测任务中表现出色。 TFT模型的核心思想是使用Transformer模型来处理时间序列数据。Transformer作为一种强大的序列模型,已经在机器翻译等任务...
由于接触的时序预测问题基本都来自于数字化转型期的企业,我经常发现,在解决实际时序预测问题的时候,大部分时候还是用树模型结合特征工程的思路,关键点往往都在数据和特征工程上,如果想要使用深度学习,有时候客户的数据量不满足,有时候客户的生产环境不允许。