这可能是一个完美的契合，因为时间序列数据也以位置/时间关系为特征。在NLP中的这些技术可以根据潜在的时间依赖性生成有价值的数据向量表示。...所以出现了很多为时间序列数据生成嵌入的方法， Time2Vec 作为与模型无关的时间表示，可用于任何深度学习预测应用程序。Corr2Vec，通过研究它们的相互相关性来提取多个时间序列的嵌入表示。...在这篇文章中，我们尝试在时间序列域中应用 Word2Vec。目标是利用无监督方法（如 Word2Vec）的灵活性来学习有意义的时间序列嵌入。...在每个间隔中关联一个唯一标识符，该标识符指的是可学习的嵌入。 在离散化可以使用的时间序列之前，应该考虑对它们进行缩放。在多变量环境中工作时，这一点尤为重要。...所以需要以统一的方式应用离散化来获得唯一的整数映射。考虑到我们这里使用的是停车数据，所以使用占用率序列（在 0-100 范围内归一化）可以避免误导性学习行为。
coef模型试图“模拟时间序列和一组基础趋势之间的相似性”。对于coef模型，作者使用了一个交叉注意力模块，该模块将basis和时间序列作为输入。然后将输出输入到包含多个MLP的预测模块中。...这篇来自ICLR的关于的论文在预测河流流量时表现不错，但是是在一次预测多个目标时，性能似乎会下降很多。也就是说，它的表现肯定比Informer和相关的Transformers 模型要好。...然后，时间序列彼此独立进行嵌入表示。注意力对多个时间序列嵌入进行操作。它有点类似于Crossformer，但它的不同之处在于，它遵循标准Transformers架构。...，只是引用“测试集包括来自多个领域的30多万个时间序列，包括金融、网络流量、物联网、天气、需求和电力。”...随着2024年的进展，我们将继续看到在时间序列中使用Transformers 架构的进步和改进。可能会看到在多模态时间序列预测和分类领域的进一步发展。 作者：Isaac Godfried
Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...时间序列的不平稳性指的是随着时间的变化，观测值的均值、方差等统计量发生变化。不平稳性会导致在训练集训练的模型，在测试集上效果较差，因为训练集和测试集属于不同时间，而不同时间的数据分布差异较大。...例如对每个序列样本使用z-normalization处理成0均值1方差的，这样就可以解决不同时间步的样本统计量不一致的问题。...2 平稳化处理 文中对原始输入序列采用了简单有效的平稳化方法，对于每个输入序列，利用输入序列的均值和方差将其转换为0均值1方差的高斯分布，以此消除不同时间窗口时间序列统计量的差异： 对于模型的输出结果...3项：平稳化的方差、Q在时间维度上的均值、平稳化前序列经过Transformer得到的K。
在处理多个序列时的作用 现在我们训练和预测基本都是批量化处理的，而前面展示的例子很多都是单条数据。...处理单个序列 我们首先加载一个在情感分类上微调过的模型，来进行我们的实验（注意，这里我们就不能能使用AutoModel，而应该使用AutoModelFor*这种带Head的model）。...但是当我们需要同时处理多个序列时，情况就有变了！ ss = ['Today is a nice day!', 'But what about tomorrow?...这是因为在padding之后，第一个句子的encoding变了，多了很多0， 而self-attention会attend到所有的index的值，因此结果就变了。...因此，在处理多个序列的时候，正确的做法是直接把tokenizer处理好的结果，整个输入到模型中，即直接**inputs。
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...为了进行实验，我们模拟了多个时间序列，每个小时的频率和双季节性(每日和每周)。此外我们还加入了一个从一个平滑的随机游走中得到的趋势，这样就引入了一个随机的行为。...这个时序数据的最后一部分是用作测试使用的，我们会记录其中测量预测误差和做出预测所需的时间。对于这个实验模拟了100个独立的时间序列。...我们使用目标的滞后值作为输入来预测时间序列。换句话说，为了预测下一个小时的值，我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。...它简化了有意义的自回归滞后的识别，并赋予了使用时间序列操作特征选择的可能性。最后我们还通过这个实验发现了如何通过简单地应用适当的滞后选择来减少预测的推理时间。
下面是一个样本的文件 但是我们感兴趣的不是日期 ， 因为每个被观察的相同间距隔开的一个月。因此，我们可以排除加载数据集的第一列。 你可以看到数据集有一个上升趋势的。你还可以看到一些周期性等。...It can be a good practice to rescale the data to the range of 0-to-1, also called normalizing....LSTM窗口的使用方法 We can also phrase the problem so that multiple, recent time steps can be used to make the
本期作者：Alexandr Honchar 本期翻译：yana | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列： 1、简单时间序列预测（已发表） 2、正确的时间序列预测...在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。 这篇文章中，我们会看看如何处理多元时间序列，特别是怎么处理每一个维度，如何对这种数据定义并训练一个神经网络，与上一篇文章比较结果。...在时间序列的例子中，我们的图片只是1维的（通常在图表上的情况），通道扮演不同值的角色——操作的开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量。...else: y_i = [0, 1] 所以，我们训练数据，和之前一样，是30天时间窗口，但是现在我们用每天整个OHLCV数据归一化来预测收盘价的变动方向。...预测收盘价 总结 我们讨论了多元时间序列中数据准备和归一化的一般流程，对它们进行CNN训练，我们取得了分类问题的显著改进（7%），是对股票在第二天上涨还是下跌的分类问题。
最近，深度学习插补方法在提高损坏的时间序列数据的质量方面取得了显着的成功，从而提高了下游任务的性能。在本文中，对最近提出的深度学习插补方法进行了全面的调研。...最后，指出了多元时间序列插补未来研究的开放问题。这项工作的所有代码和配置，包括定期维护的多元时间序列插补论文列表，都可以在 GitHub 仓库中找到。 Q: 这篇论文试图解决什么问题？...大型语言模型（LLMs）在MTSI中的应用：探索如何利用大型语言模型（如GPT-3）来处理时间序列数据。...LLMs在处理自然语言和图像数据方面取得了显著成果，研究其在时间序列数据插补中的潜力，可能会带来新的突破。...研究动机：指出了传统统计和机器学习方法在处理时间序列数据中的局限性，强调了深度学习方法在插补任务中的潜力。
给定一个单链表中的一个等待被删除的节点(非表头或表尾)。请在在O(1)时间复杂度删除该链表节点。...Linked list is 1->2->3->4, and given node 3, delete the node in place 1->2->4 复制节点的值 删除节点一般的做法是找到要删除节点的前一个节点...，然后把这个节点的next指针指向要删除的节点的下一个节点，一般都是这样做的，这个题要求O(1)的时间复杂度，显然是不允许遍历搜索的，而且给定的是节点的指针。...我们要删除这个节点，但是我们通过操作只能删除它的下一个节点，那我们能不能把下一个节点的数据拷贝过来到这个节点，然后把下个节点删除，这样就相当于把这个节点删除了 我怎么会想到这个方法呢？...写起来就不是一般的简单了，题目中默认此节点不是表头或表尾，所以这种方法是完全可以的，如果是表尾的话就不好玩了！
每年都有类似的周期开始，而一年之内的可变性似乎会随着时间而增加。为了确认这种趋势，我们将分析该序列的自相关函数。...在Excel其实有非常简单快速的工具实现这些研究，具体的步骤将会分享在个人知识星球内，下面对分析的结果做简要的说明： 下表是分析的摘要统计信息。包括正常测试和白噪声测试。...他们都同意不能假定数据是由白噪声过程产生的。尽管数据的排序Jarque-Bere测试没有影响，但对其他三个特别适合于时间序列分析的测试也有影响。 ?...探索时间序列的另一种方法是，使用“季节性分解”， 每月数据的周期设置为12年，为期1年，计算后，分解将通过4个图显示：原始序列，趋势成分，季节成分和随机成分。...可以将最后3个序列彼此相乘，以重建原始序列。 ? 现在可以测试随机组件的平稳性。可以先使用Box-Cox转换（对数转换）再次转换此Random分量，使其以0为中心。 ?
时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步 2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文...Fedformer：该模型侧重于在时间序列数据中捕捉全球趋势。作者提出了一个季节性趋势分解模块，旨在捕捉时间序列的全局特征。...在过去的几年里，Transformer模型的无数次时间序列实验在绝大多数情况下结果都不太理想。在很长一段时间里，我们都认为一定是做错了什么，或者遗漏了一些小的实现细节。...这是过去几年时间序列Transformer领域最有前途的论文之一。因为预测比分类甚至异常检测更具挑战性，因为你试图预测未来多个时间步骤的巨大可能值范围。...该存储库包含 20 多个不同的数据集，涵盖多个行业，包括健康、零售、拼车、人口统计等等。
今天给大家解读一篇NeurlPS 2022中哈佛大学在时间序列无监督预训练的工作。这篇工作我认为非常有价值，为时间序列表示学习找到了一个很强的先验假设，是时间序列预测表示学习方向的一个突破性进展。...为了解决这个问题，本文找到了一种不论在什么样的时间序列数据集中都存在的规律，那就是一个时间序列的频域表示和时域表示应该相似。...在时间序列中，时域和频域就是同一个时间序列的两种表示，因此如果存在一个时域频域共享的隐空间，二者的表示应该是相同的，在任何时间序列数据中都应该有相同的规律。...对于删除操作，会随机选择不超过E个频率进行删除；对于增加操作，会选择那些振幅小于一定阈值的频率，并提升其振幅。...One-to-many验证的是在一个数据集上预训练，在多个数据集上finetune的效果，TF-C效果也非常显著。 最后文中还可视化了是否加入一致性loss对时域、频域表示学习的影响。
实验结果表明，TimeXer在带有外部变量的时间序列预测方面显著提升了性能，并在十二个真实世界预测基准测试中取得了领先的性能。...这里首先给出内生和外生变量的概念定义：内生时间序列代表需要预测的值，而外部变量是影响内生序列的额外因素。...外部变量在实际应用中普遍存在且不可或缺，因为时间序列数据的变化常常受到外部因素的影响，如经济指标、人口变化和社会事件。例如，电价高度依赖于市场的供需情况，仅基于历史数据来预测未来价格几乎是不可能的。...其次，外部因素对内生序列的影响可能是连续的和具有时滞性的。现实世界场景中的时间序列往往是不规则的，外部变量可能会遇到数据缺失、长度不一致和采样时间不一致等问题。...具体来说，内生变量的嵌入向量包含多个patch token（P）和变量token（V），其中变量token 是全局token，提供了全局视图以及与外生变量的交互。
A: 这篇论文提到了与时间序列自监督学习（SSL）相关的多个研究领域和具体工作，可以概括如下： 自监督学习（SSL）: 论文提到了在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域中SSL的成功应用，并探讨了将...时间序列SSL的未来方向: 论文提出了多个未来研究方向，包括数据增强的选择与组合、正负样本的选择、时间序列SSL的归纳偏差、理论分析、对抗性攻击和稳健性分析、时间序列领域适应、预训练和大型模型、协作系统中的时间序列...A: 论文提出了时间序列自监督学习（SSL）的多个未来研究方向，可以进一步探索的点包括： 数据增强的选择与组合：探索不同的数据增强方法对时间序列SSL性能的影响，并研究如何选择或组合这些方法以获得最佳效果...协作系统中的时间序列SSL：探索在分布式系统或协作系统中部署时间序列SSL的方法，以及如何保护用户隐私。...时间序列数据在多个领域中普遍存在，但获取标记数据往往是困难和耗时的。
taskScheduler.setPoolSize(50); return taskScheduler; } 如果没有指定TaskScheduler则会创建一个单线程的默认调度器
在不定期采样的多变量时间序列中，可能存在 N 个与时间步长不对齐的时间序列，这意味着每个时间步长只有 0 \leq n \leq N 个观测值可用。...最近，基于图神经网络（GNN）的方法显示出在明确和有效地建模多变量时间序列数据中的空间和时间依赖关系方面具有巨大潜力，从而提高了预测性能。 基于GNN的预测模型可以从多个角度进行分类和研究。...在预测任务方面，虽然许多模型侧重于多步预测（即基于历史观测值预测多个连续步骤），但少数模型也讨论了单步预测（即预测下一个或任意一步）。...STGODE [70] 和 STFGNN [49] 在捕捉时间依赖性方面产生了类似的设计。MTGNN [53] 也使用这些基本概念，但通过利用多个核大小增强了时间卷积。...这些技术依赖于利用从一个或多个领域学到的表示来提高其他相关领域的性能。
连续内存存储：vector 使用连续的内存块存储数据，类似于数组，这使得它支持 O(1) 时间复杂度的随机访问。 高效的尾部操作：vector 在尾部添加或删除元素的时间复杂度为摊销 O(1)。...2.3 vector 的缺点 插入和删除操作的性能问题：在 vector 中间位置插入或删除元素需要移动后续所有元素，因此时间复杂度为 O(n)，效率较低。...这一点使得 vector 相较于其他序列容器（如 list）在需要频繁随机访问时更加高效。尤其是在需要通过下标快速定位特定元素的场景下，vector 是一个非常好的选择。...vec1.insert(vec1.begin() + 2, 15); // 在第三个位置插入 15 insert(iterator, count, value)：在指定位置插入多个相同的元素。...插入和删除操作：vector 在末尾插入和删除的效率较高，但在中间位置插入和删除需要移动大量元素，时间复杂度为 O(n)。list 的插入和删除操作在任何位置都是 O(1)。
在很多的入门书籍中，会针对列表，元组，字符串单独进行介绍，看完之后，你会发现有部分操作是相通的，比如根据下标进行访问的操作 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> b = (1, 2,...其实不然，在python中，有一种类型，称之为sequence, 序列类型，常见的list, tuple, str, range都属于序列类型。...5 python还支持负下标操作，从序列末尾进行计数，最后一个元素为-1， 倒数第二个为-2， 依次类推。...+操作符 将两个序列相连，用法如下 # 多个字符串相连 >>> 'abc' + 'def' 'abcdef' # 将多个列表合并成 >>> [1, 2, 3] + [4, 5] [1, 2, 3, 4,...> a [1, 2, 3] # 4. remove删除值 pop根据删除下标指定的值，remove直接删除对应的值，用法如下 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> a.remove(2
: 列表（list）的介绍 列表作为Python序列类型中的一种，其也是用于存储多个元素的一块内存空间，这些元素按照一定的顺序排列。...相当于在第一个列表的末尾添加上另一个列表。...表示要添加到列表末尾的元素，可以是字符串，数字，也可以是一个序列。...并且当添加的元素是一个序列时，则会将该序列当成一个整体。第三种：使用extend()方法 extend()方法跟append()方法的用法相同，同样是向列表末尾添加元素。...第一种：根据索引值删除元素的del关键字 根据索引值删除元素的del关键字有两种形式，一种是删除单个元素，del listname[index]，一种是根据切片删除多个元素del listname[start
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