时序预测是指根据历史数据的时间序列模式,预测未来一段时间内的数值或趋势。
2022年,清华大学软件学院的学者提出了Autoformer:用于长期时间序列预测的自相关分解Transformer延长预测时间是实际应用的关键需求,如极端天气...
Dlinear也提到了这个问题,但他们的分析仅限于用线性层替代注意力层。但是, Transformer架构时间信息丢失的问题(即自注意力机制的置换不变性和反序特...
Liyun Su, Lang Xiong和Jialing Yang在2024年发表了题为“Multi-Attn BLS: Multi-head attentio...
默认情况下,只有在时间序列的前80%才会推断出突变点;但是可以通过参数changepoint_range进行设置,例如,Python中的m = Prophet(...
题目:GinAR: An End-To-End Multivariate Time Series Forecasting Model Suitable for ...
论文标题:TimeMachine: A Time Series is Worth 4 Mambas for Long-term Forecasting
生成抽卡消费列表,有n个充钱档次,没人会随机抽m次,可设置人数以及抽卡率,抽卡次数需要符合正态分布
这篇文章发表于KDD2024,作者的出发点以及写作思路特别好,属于先通过定量分析发现时序预测任务中,频域信息利用不合理的问题,然后有针对性的设计了Fredfor...
论文标题:Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Network...
论文标题:SAMformer: Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasti...
KAN出来之后,我最关注的还是其在时间序列领域的应用,果不其然,立马看到两篇占坑(中性词)文章。这篇文章不是对论文的深度解读,只是提供一个信息渠道。吐槽一下,大...
论文标题:FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series F...
论文标题:iCROSSFORMER : TRANSFORMER UTILIZING CROSS DIMENSION DEPENDENCY FOR MULTIVA...
这篇文章的思路就是:通过傅立叶变化,把时序数据自适应切分为最佳的、不同尺度的patch,然后设计patch内和patch间的注意力机制,进行下游任务。思路非常清...
darts是一个强大而易用的Python时间序列建模工具包。在github上目前拥有超过7k颗stars。
随着得物业务的快速发展,积累了大量的时序数据,这些数据对精细化运营,提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的时序数据挖掘场景中,时序预测Prophet模型使用频...
最近,来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) ...
最近,Google Research的研究人员提出了一个时序预测基础模型TimesFM,在1000亿个「真实世界时间点」上进行预训练;与最新的大型语言模型(LL...
降本增效=降本增笑?增不增效暂且不清楚,但是这段时间大厂的产品频繁出现服务器宕机和产品BUG确实是十分增笑。目前来看降本增效这一理念还会不断渗透到各行各业,不单...