TS2Vec做了比较多的实验,包括时间序列的分类、预测以及异常检测,且均表现不错。既证明了表征的通用性,也证明了模型的性能。 比如这里的长期预测,TS2Vec就既能很好的预测trend跟周期性2个方面。而Informer跟TCN各有其缺陷 3.2 消融实验 以为预测问题为例,通过消融实验,证明TS2Vec这样的模型结构各个部分的作用以及效...
1、本发明实施例的主要目的在于提供一种基于ts2vec模型的风电功率预测方法及装置,能够有效提取风电功率相关时间序列中的潜在模式和特征,克服了传统预测模型在特征提取方面的局限性,从而提升预测的准确性和可靠性。 2、第一方面,提供了一种基于ts2vec模型的风电功率预测方法,所述方法包括:获取风电场过去预设时间段内的历...
其从序列随机crop和masking出2个序列(这2个序列有一部分序列重叠,例如[a1,b1]与[a2,b2]2个序列。2个序列分别进入encoder得到representation,注意,每个子序列只保留[a2,b1]的片段作为hierarchical contrasting比较。 Hierarchical contrasting: 这部分由2部分组成,一部分是temporal constrast,其处于the same timestamp作为...
TS2Vec 的训练和推理时间分别为两个阶段。训练阶段包括两个阶段:(1)通过 TS2Vec 框架学习时间序列表示;(2)在学习到的表示之上为每个 H 训练线性回归器。同样,推理阶段也包括两个步骤: (1) 推断相应时间戳的表示,(2) 通过训练好的线性回归器进行预测。需要注意的是,TS2Vec 的表征模型只需针对不同的地平线...
在TS2Vec中,膨胀卷积是一种用来提取时间序列特征的技术。 传统的卷积操作使用固定大小的卷积核在输入特征图上滑动,进行特征提取。而膨胀卷积引入了一个膨胀率(dilation rate)的概念,通过在卷积核内引入空洞(间隔)来增加卷积核的感受野(receptive field),从而能够捕捉更宽范围的上下文信息。 膨胀卷积通过在卷积核内部...
deep-learningtime-seriessignaltransfer-learningabnormal-behavior-detectionself-supervised-learningabnormal-detectionts2vec UpdatedMar 26, 2023 Jupyter Notebook Add a description, image, and links to thets2vectopic page so that developers can more easily learn about it....
ts2vec Star Here is 1 public repository matching this topic... Language: Python PaddlePaddle / PaddleTS Star 486 Code Issues Pull requests Discussions Awesome Easy-to-Use Deep Time Series Modeling based on PaddlePaddle, including comprehensive functionality modules like TSDataset, Analysis, Transform,...
微软和北京大学提出了一个通用学习框架TS2Vec,用于在任意语义级别中时间序列的表示学习。该模型在增强的上下文视图中以分层技术执行对比学习,从而为各个时间戳提供强大的上下文表示。 结果显示,与最先进的无监督时间序列表示学习相比,TS2Vec模型在性能上有显著改进。 ht
TS2Vec是一种统一的框架,能够在不同的语义层级上学习到任意一个子序列的上下文表达。它具有弹性,而且是一种广泛的表示方法。 在对比性学习框架里,提出了两个新的设计。 在实例级别和时间维度上都采用了分层对比的方法,来捕捉不同尺度的上下文信息。 提出了positive pair selection的上下文一致性。这更适合时间序列的...
在方法实现上，TS2Vec的模型包含输入映射层、时间戳屏蔽模块和扩展卷积模块。输入映射层将时间序列映射至高维隐向量。时间戳屏蔽模块通过随机选择时间戳生成增强视图，而扩展卷积模块则通过残差块提取每个时间戳的表示。此过程能提供大的感受野，有效捕获时间序列的上下文信息。对比学习中正例构建的不足之处，...