再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型...，并通过预测目标在序列每个时间步上取值的概率分布来完成预测任务。...更强的长期依赖建模能力，在长序列上效果更好。...LogSparse ：解决了Attention计算空间复杂度太高的问题，使模型能处理更长的时间序列数据。...在forecast常见的业务场景，传统方法基于统计、自回归的预测方法，针对单条时间线，虽然需要根据具体数据特征实时计算，但是也轻便快速好上手； 相比之下，深度学习方法能同时考虑多条时间序列之间的相关性，
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。...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。...在较少的假设和较少的参数设置下，我们可以生成有意义的时间序列嵌入。 总结 在这篇文章中，介绍了众所周知的 Word2Vec 算法的推广，用于学习有价值的向量表示。...我们在时间序列上下文中应用 Word2Vec,并展示了这种技术在非标准 NLP 应用程序中的有效性。整个过程可以很容易地集成到任何地方，并且很容易用于迁移学习任务。
但是在时间序列领域没有任何重大突破，只有一些实际的，渐进的性能改进和有趣的概念证明。...作者在典型的时间序列预测数据集(ETH1, ETH, weather, exchange)上评估他们的论文。...时间序列创建“基础模型”的能力目前还不够完善。多元时间序列预测的一个重要组成部分是学习协变量之间的依赖关系。MTS的维度在不同的数据集之间差异很大。...总结及未来方向分析 在2023年，我们看到了Transformers 在时间序列预测中的一些持续改进，以及llm和多模态学习的新方法。...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。...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。...文中采用一个MLP网络来学习这两个部分，MLP的输入是原始平滑前的时间序列，公式如下： 通过这种方式，既能让模型在平稳化后的序列上学习，又能让模型根据非平稳化前完整的序列信息学习Transforomer...5 总结 本文从一个Transformer在非平稳时间序列预测上的问题出发，提出了简单有效的改进，让Transformer在处理平稳化序列的同时，能够从原始非平稳化序列中提取有用的信息，提升attention
近年来，深度学习插补方法在提升损坏时间序列数据质量方面取得了显著的成功，从而提高了下游任务的性能。...01、基于RNN的模型 作为一种自然建模序列数据的方式，循环神经网络（RNNs）在高级时间序列分析的主题上得到了早期的发展，插补也不例外。...03、基于扩散的模型 扩散模型作为一类新兴的且强大的生成模型，擅长通过一系列扩散步骤的马尔可夫链逐步添加然后反转噪声，来捕获复杂的数据分布。...这种方法有望提供更准确和可靠的插补结果，特别是在处理具有复杂模式和不规则采样间隔的时间序列数据时。通过利用连续函数的特性，SPD 能够捕捉时间序列中的细微变化，并生成与原始数据分布一致的插补值。...04、大模型在多元时间序列插补中的应用 LLMs 以其出色的泛化能力而闻名，即使在面对有限的数据集时也能展现出稳健的预测性能，这一特性在多元时间序列插补（MTSI）的背景下尤为宝贵。
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。...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。...最重要的是，相对于第一篇文章中的单变量时间序列，我们把准确度性能从58%提高到近65%。...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。
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。...卡方统计量的值越高，数据正态分布的原假设越不可能发生。此处的p值接近0.012，它对应于在拒绝原假设时出错的可能性。在显着性水平为alpha = 0.05的情况下，应该拒绝原假设。...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。
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。...然后将时间序列输入到Time Encoder和Frequency Encoder，分别得到时间序列在时域和频域的表示。...经过Time Encoder后，让一个时间序列和其增强的结果表示相近，和其他时间序列远离： 在频域上，本文是首次研究了如何进行频域中的时间序列数据增强。
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。...另外就是它们应该不仅仅局限在一些标准数据集，因为我在其他时间序列相关数据集上没有看到很好的表现。...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。...作者对他们的模型进行了下游预测任务的评价，他们通过在表示上添加一个预测器(见上图中的B)来做到这一点。它们还提供了有趣的图来显示表示的可视化。
图1 时间序列和时空数据分析中扩散模型的概述 图2 近年来时间序列和时空数据的代表性扩散模型 尽管扩散模型在处理时间序列和时空数据方面展现出了令人鼓舞的前景和快速的进步，但现有文献中对该模型族的系统分析却明显不足...第3章：对应用于时间序列和时空数据的扩散模型进行结构化的概述和分类。 第4章：从模型视角出发，深入探讨各种扩散模型的机制、特性和应用，以揭示它们在处理时间序列和时空数据时的优势和限制。...第8章：总结扩散模型在时间序列和时空数据分析中的优势和挑战，并探讨未来可能的研究方向和发展趋势。 扩散模型概述分类 本节概述并分类了用于解决时间序列和时空数据分析中挑战的扩散模型。...在前向过程中，模型将原始数据逐步添加噪声以生成噪声数据；在反向过程中，模型则通过学习从噪声数据中恢复原始数据的能力，来实现对数据的生成。...在处理时间序列和时空数据时，这些模型可以通过捕捉数据中的时间和空间依赖关系来实现对数据的准确生成和推理。例如，在时间序列预测任务中，模型可以通过学习历史数据中的趋势和周期性规律来预测未来的数据值。
在图1中，我们提供了图神经网络在时间序列分析中的概览（GNN4TS）。 相关调查。尽管有越来越多的研究使用GNN执行各种时间序列分析任务，但现有的调查往往集中在特定范围内的特定视角上。...\cdot) ，以在时间 t 时敏锐地捕捉不同时间序列的显著模式。...除了学习正常训练数据的潜在结构外，检测时间序列异常的另一种方法涉及将关于时间序列在异常事件期间可能表现的先验知识纳入考虑。...这些发现进一步强调了空间时间GNN在时间序列分类中的多功能性，突显了它们在具有缺失数据和不规则采样模式的情况下的有效性。 7 用于时间序列插补的GNN 表格5：时间序列插补的图神经网络综述。...7.1 在样本内插补 现有大多数基于图神经网络的方法主要集中在样本内时间序列数据插补上。
一个点产生一个区域(圆的内部)；两点形成两个区域；三个点划分出了四个区域；4个和5个点分别产生8个和16个区域。...但是也有另一些模式，比如一个圆上连接点形成的最大区域数，可以是1、2、4、8、16、31、57、99等等。...当我们看到序列1 、2 、4、8 、16时，我们可能认为所有的证据都指向下一项是32，但也可能出现别的情况。 长期以来，数学一直在出乎人的意料，它迫使我们扩大想象力。...即便所有的迹象都指向我们序列中的下一个数字可能是32，但如果没有严格的证明，我们就不能确定下一个数一定是32。 当然，例子在数学中是重要以及有用的。...最陡的线是垂直的。垂直线的斜率是多少?根据定义，垂直线的斜率是没有定义的:我们不能通过选择m来创建垂直线。这意味着这些线在我们的模型中不存在，所以我们永远无法用它们来做实验。
如果ChIP-Seq实验成功，DNA富集序列标签（蛋白质相互作用的序列）会在reads的双峰富集中产生显著的聚集。...DNA的正链从5'端开始被测序（如下图红色reads），DNA负链也从5’末端被测序产生如下图所示的蓝色reads。 ?...Nat Biotechnol. 2008 Dec; 26(12): 1351–1359 由于从DNA片段的5′末端测序，使+链reads的富集（下图中的蓝色部分）与负链reads的富集（下图红色部分）有少量的相互抵消区域...如果有好的抗体，转录因子通常产生45,000~60,000个peaks。下图红色的垂直线表示主峰的真实位移，蓝色的垂直线处有一个小的起伏表示read lenngth。 ?...weaker signal 一个失败的实验产生的交叉相关图类似于input，在fragment length处很少或没有峰，在read length处有信号非常强的。
前言 这段时间闲下来，系统学习了微信小程序和微信小游戏，发现还是挺有意思的。现在微信小游戏的开发都离不开游戏引擎，用原生小游戏开发工具开发的很少很少。...参数 描述 x0 渐变的开始圆的 x 坐标 y0 渐变的开始圆的 y 坐标 r0 开始圆的半径 x1 渐变的结束圆的 x 坐标 y1 渐变的结束圆的 y 坐标 r1 结束圆的半径 这个参数理解起来有点麻烦...从上图我们可以看出，渐变区域是由两个圆决定的，超出两个圆的区域，渐变停止，用外围像素填充。...（7）添加渐变色 前面讲了这么多渐变，最重要的一个函数却没有说，所有的渐变色都通过addColorStop()方法添加的。...（8）线端样式 H5中支持三种线端样式： 值 描述 butt 默认，向线条的每个末端添加平直的边缘 round 向线条的每个末端添加圆形线帽 square 向线条的每个末端添加正方形线帽 var canvas
图1 我们可以想象辐条的中心在笛卡尔平面上的X=0,Y=0或(0, 0)位置，然后可以将一个圆分解为多个线段n，这里要求n=6。...如果要在线条的一端添加标记，则选择该线条，然后使用右/左箭头键选择所需的末端，Ctrl+1仅编辑该末端的格式。 图表现在应该如下图11所示。...因此，对于圆1，X值的最大圆将为： X_1: =Cos(t)*Max_Circle 要将圆形网格线添加到图表中，右键单击图表，单击“选择数据”，在“选择数据源”对话框中，单击“添加”按钮，如下图15所示...我们可以在3个圆和X轴的交点处放置一个点，3个点将位于： (Min_Circle, 0) (Mid_Circle, 0) (Max_Circle, 0) 再次右键单击图表，单击“选择数据”命令，在“选择数据源...图17 同样，对于中间圆和最大圆重复同样的操作。 刚刚添加到图表中的3个点可能可见，也可能不可见。
属性，线条还有以下几个属性： lineCap 属性设置或返回线条末端线帽的样式，可以取以下几个值： “butt” 向线条的每个末端添加平直的边缘（默认）； “round” 向线条的每个末端添加圆形线帽...； “square” 向线条的每个末端添加正方形线帽。...斜接长度指的是在两条线交汇处内角和外角之间的距离。只有当 lineJoin 属性为 “miter” 时，miterLimit 才有效。...);接收起始圆心的坐标和圆半径以及终点圆心的坐标和圆的半径。...接收的参数含义： | 参数 | 含义 | | :————- |:————-| | x | 圆的中心的 x 坐标 | |y|圆的中心的 y 坐标| |r|圆的半径| |sAngle|起始角，以弧度计
你瞧这公式： x=Asin(at+d), y=Bsin(bt), 0≤t≤2π x是一个正弦波，y也是正弦波，但两个正弦波他们的振幅A和B，周期，偏移等都不太相同，最终形成的曲线其实是x轴和y轴两个方向的正弦振动合成的轨迹...参数 d 控制的是我们观察的角度，就像这样 读者朋友也可以从刚才的模拟中看到，改变参数 d，就会“旋转”曲线，在某个特定的值，就会出现微信视频号 Logo 和 Facebook Meta Logo 的样子...value_B * sin(value_b * t); curveVertex(x * value_scaleX, y * value_scaleY); } endShape(); 补充 刚才我们提到在水平和垂直两个方向上正弦振动合成的轨迹...： 绘制水平和垂直的圆，可以根据设定的画布大小除以圆直径得到行和列的个数 使用笛卡尔坐标系，在每个圆上绘制一个点，利用 angle 叠加，让点动起来 绘制水平线、垂直线，李萨如曲线就是水平垂直线的交点运动形成的轨迹...遍历二维数组，调用曲线的绘制函数显示出曲线的路径（曲线路径的点不断增加，满一圈后重置） 怎么样，今天有收获吗？
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