ScoreGrad是一个用于预测时间序列数据的框架，使用复杂的数学和连续的基于能量的生成模型。它由两部分组成:一个特征提取模块，用于从数据中挑选出重要的部分;一个分数匹配模块，使用一种叫做随机微分方程的东西，通过回溯时间来进行预测。它的工作方式是通过在迭代循环中求解逆时SDE。1、训练 通过输入多变量时间序列数据...
NeurlPS 2021 最全时间序列预测论文集 deardao 谷歌的时间序列预测的基础模型TimesFM详解和对比测试 TimesFM是一个为时间序列数据量身定制的大型预训练模型——一个无需大量再训练就能提供准确预测的模型。TimesFM有2亿参数,并在1000亿真实世界时间点上进行了训练。可以允许额外的协变量作… deeph...发表于deeph....
1. "Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting" - 这篇论...
另外还发现,局部最大误差基本发生在含水率时间序列变化较大的位置,对应含水率局部极大值拐点,也说明模型仿真真实地反映原始数据的变化特征。2.4 板材干燥含水率预测 训练好的BP模型对含水率仿真分析说明该模型能根据含水率序列的前6个数值很好地预...
第一作者简介:韩金磊,男,南京信息工程大学管理工程学院硕士生,研究方向为时间序列分析、公司金融. 通信作者简介:熊萍萍,女,博士,南京信息工程大学管理工程学院教授,研究方向为时间序列分析、金融统计预测分析、灰色系统建模. 文章主要图表: 图1 LSTM工作...
时间序列预测：股票价格预测：结合 LSTM 对历史数据的长期记忆能力和 Transformer 对全局信息的捕捉，更...
推荐原因 在很多实际应用问题中,我们需要对长序列时间序列进行预测。长序列时间序列预测(LSTF)要求模型具有较强的预测能力,即能够有效地捕捉输出和输入之间精确的长距离相关性耦合。研究表明,Transformer具有提高预测能力的潜力。然而,Transformer存在一些严重的问题,如:二次时间复杂度、高内存使用率以及encoder-decoder体系...
能量模型(Energy-based model)是一种以自监督方式执行的生成式模型,近年来受到了很多关注。本文将介绍ScoreGrad:基于连续能量生成模型的多变量概率时间序列预测。如果你对时间序列预测感兴趣,推荐继续阅读本文。 为什么时间序列预测很重要? 这是一个老生常谈的问题,因为时间序列预测在各个行业都有广泛的用例,从金融到能...
能量模型(Energy-based model)是一种以自监督方式执行的生成式模型,近年来受到了很多关注。本文将介绍ScoreGrad:基于连续能量生成模型的多变量概率时间序列预测。如果你对时间序列预测感兴趣,推荐继续阅读本文。 为什么时间序列预测很重要? 这是一个老生常谈的问题,因为时间序列预测在各个行业都有广泛的用例,从金融到能...