基于Patch的时间序列预测新SOTA! 目前基于深度学习的时间序列预测主要有两大创新方向:一是模型结构创新,以informer为代表;二是数据输入创新,以PatchTST为代表。 在多变量时序预测领域,Patch的使用是为了将时间序列数据转换成适合深度学习模型处理的形式。这有助于提高模型的处理能力和预测精度,同时也优化了模型的计算效率...
目前基于深度学习的时间序列预测主要有两大创新方向:一是模型结构创新,以informer为代表;二是数据输入创新,以PatchTST为代表。 在多变量时序预测领域,Patch的使用是为了将时间序列数据转换成适合深度学习模型处理的形式。这有助于提高模型的处理能力和预测精度,同时也优化了模型的计算效率。 作为数据输入创新的代表,Patch...
此外,随着物联网、智能家居等领域的快速发展,时间序列预测技术的需求将不断增长,PatchTST有望在这些领域发挥重要作用。 四、总结与建议 PatchTST作为一种基于Patch的时间序列预测新SOTA模型,凭借其独特的分patch结构和多尺度聚合器设计,成功超越了传统的Transformer模型。在实际应用中,PatchTST展现出强大的预测能力和泛化...
完整程序和数据获取方式:私信博主回复基于DLinear+PatchTST多变量时间序列预测模型(pytorch)。
简介:在2023年的ICLR会议上,一项名为PatchTST的新技术引发了广泛关注。这项基于Transformer的模型在长时间序列预测任务中取得了显著成果,为时间序列分析领域带来了全新的视角和方法。本文将详细介绍PatchTST的工作原理、实际应用及其相较于其他模型的优势,帮助读者深入理解并应用这一前沿技术。
2. 保持时间序列的局部性,因为时间序列具有很强的局部性,相邻的时刻值很接近,以一个 patch 为 Attention 计算的最小单位显然更合理。 3. 方便之后的自监督表示学习,即 Mask 随机 patch 后重建。 4. 分 patch 还可以减小预测头(Linear Head)的参数量。如...
然后将每个 patch 视为一个 token,进行 embedding 以及加上位置编码,即可直接输入到普通的 Transformer 中(图中的 Transformer Encoder)。最后将向量展平之后输入到一个预测头(Linear Head),得到预测的单变量输出序列。 分patch(时间段)的好处主要有四点: ...
先进行自监督训练再微调下游预测任务,效果会比直接训练下游预测任务要好。 1.4 实验结果 可以看到 PatchTST 的效果超过了 DLinear 以及其它的 Transformer-based 模型。 Comments 论文最核心的两点,分 patch、通道独立、以及自监督 mask 重建的做法在之前的时间序列相关论文中都已经存在了,所以我认为创新性并不是很强...
先进行自监督训练再微调下游预测任务,效果会比直接训练下游预测任务要好。 1.4 实验结果 可以看到 PatchTST 的效果超过了 DLinear 以及其它的 Transformer-based 模型。 Comments 论文最核心的两点,分 patch、通道独立、以及自监督 mask 重建的做法在之前的时间序列相关论文中都已经存在了,所以我认为创新性并不是很强...
目前基于深度学习的时间序列预测主要有两大创新方向:一是模型结构创新,以informer为代表;二是数据输入创新,以PatchTST为代表。 在多变量时序预测领域,Patch的使用是为了将时间序列数据转换成适合深度学习模型处理的形式。这有助于提高模型的处理能力和预测精度,同时也优化了模型的计算效率。