请注意,默认情况下,TimesNet将选择数据中最重要的前5个轮次。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 horizon=96models=[NHITS(h=horizon,input_size=2*horizon,max_steps=50),NBEATS(h=horizon,input_size=2*horizon,max_steps=50),TimesNet(h=horizon,input_size=2*horizon,max_steps=50)]...
如开篇雷达图所示,TimesNet在五项任务上均达到了SOTA。 (1)长时预测:在此备受关注的任务上,TimesNet超过了先进的基于Transformer与MLP的模型。 (2)短时预测:此实验中使用的M4数据集包含6个不同采样频率的子数据集,总共超过10万条数据。TimesNet在此复杂数据分布情况下依然取得了最优的效果,验证了模型的时序变化建...
对于TimesNet自定义数据集的跑法,以下步骤可以参考:1. 数据预处理:首先,需要将你的数据集转换为适当的格式。这可能涉及到读取原始数据、进行数据清洗、数据增强等步骤。具体步骤可能会因数据集和具体任务而异。2. 定义TimesNet模型:在定义TimesNet模型时,你需要根据你的任务和数据集来定制模型的架构。这可能包括选择...
结论:总结了TimesNet作为通用时间序列分析基础模型的贡献,并强调了其在多个任务上的泛化能力和性能。 未来工作:提出了未来探索大规模预训练方法的计划,这将使用TimesNet作为骨干网络,以普遍惠及广泛的下游任务。 Code 我们在中QuantML-Qlib实现TimesNet模型。由于有部分c代码,需要编译后再使用,在QuantML-Qlib根目录下运...
3. TimesNet 本文中,我们提出了TimesNet模型,通过模块化结构将复杂时序变化分解至不同周期,并通过将原始一维时间序列转化至二维空间实现了周期内与周期间变化的统一建模。 3.1 时序变化:从一维至二维 将一维时间序列转换至二维 为了统一表示周期内与周期间的时序变化,我们首先需要发掘时间序列的周期性。 对于一个时间...
TimesNet采用模块化结构，将复杂时序变化分解至不同周期，并通过将原始一维时间序列转换至二维空间，实现对周期内与周期间变化的高效建模。先进的视觉骨干网络融合：TimesNet能够利用先进的视觉骨干网络提取二维时序变化的特征，实现时间和空间维度的有效结合。实验验证与优势：在涵盖36个数据集和81种实验设置的...
3 TimesNet 基于上述思路,我们提出了TimesNet模型,通过模块化结构将复杂时序变化分解至不同周期,并通过将原始一维时间序列转化至二维空间实现了周期内与周期间变化的统一建模。 在这一节中,我们将先介绍将时序数据扩展至二维空间的方法,再介绍模型的整体架构。
文章题目:TimesNet: Temporal 2D-Variation Modeling for General Time Series Analysis收录情况:2023 ICLR作者团队:清华软院吴海旭等开源地址:https://github.com/thuml/TimesNetDlinear讲解视频(质疑Transformer有效性的那篇):Transformer对时序预测真的有效吗? |,
TimesNet应用场景广泛,涉及多个领域。以下是一些TimesNet可能的应用场景: 气象预测:时间序列数据在气象领域有着广泛的应用,如气温、风速、降水量等数据的预测。TimesNet可以利用历史气象数据训练模型,对未来的气象变化进行预测,为气象预报、灾害预警等提供支持。
继SAM分割大模型后,清华团队提出TimesNet模型,通过傅里叶变换,将一维序列扩展到二维空间,使用卷积提取周期内和周期间的有效特,并在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类这五种任务上均取得领先效果。 资源已经整理好了,文末附下载方式!以下是详细内容介绍～...