时序预测中的多类型模型组合建模打算
期间序列建模中很多种类型的结构可以选用，比如Transformer、CNN、RNN，以及最近被验证有效的MLP、Mamba等结构，但是，不同模型都有特定的潜在长处和劣势，因此，如今越来越多的时序预测模型优化上班，驳回了多模型组合的建模方式，......
时序预测Decoder中的期间步依赖疑问
当天跟大家聊聊一个近期相对冷门的钻研点，Decoder中的预测期间步依赖疑问，目前干流的期间序列预测模型，Decoder普通驳回一个便捷的MLP网络，输入Encoder的表征，映射到预测结果，然而，这种建模方法并没有思考到各个预测期间步之间......
清华大学NeurIPS24 时序大模型AutoTimes 结合In
当天给大家引见一篇清华大学宣布于NIPS2024中的大模型期间序列预测上班AutoTimes，经常使用大模型启动自回归方式的期间序列预测，并结合In，ContextLearning优化预测成果，论文题目，AutoTimes，Autoregr......
一文梳理Transformer在期间序列预测中的开展历程代表上班
Transformer的序列建模才干，让其自然就比拟适宜期间序列这种也是序列类型的数据结构，然而，期间序列相比文本序列也有很多特点，例如期间序列具备自相关性或周期性、期间序列的预测经常触及到周期十分长的序列预测义务等，这些都给Transfo......
多变量当辅佐序列优化多元时序预测成果 近期钻研趋向
在多元期间序列预测中，如何建模多变量之间的相关不时是钻研热点，过去一年最火的钻研方向之一就是多元期间序列应该驳回channeldependent，多变量联结建模，还是channelindependent，多变量独立建模，，以及channel......
经常使用Transformer来启动时序预测可还行
大言语模型的成功充沛证实了Transformer架构的先进性，越来越多的人宿愿把它运行到其它畛域，而非NLP畛域自身，因此也催生了以一套Transformer架构一致各种模态的钻研热点，而在工业界有一个十分经常出现的场景却鲜有触及，那就是结......
去掉预训练LLM成果反而优化 预训练大言语模型对期间序列预测真的有用吗
当天给大家引见一篇对于大模型在期间序列运行讨论的上班，这篇文章质疑大言语模型在期间序列预测中能否有效，并对目前最先进的3个基于大言语模型的期间序列预测模型启动试验，发现去掉大言语模型局部，改成一个attention网络，也能取得相反甚至更优......
优化各类SOTA模型成果 齐全在频域学习的时序预测模块
当天给大家引见一篇浙大、中南、南洋理工、上交、北大等多所高校联结提出的一种期间序列预测建模方法，针对目前时序预测间接预测方法没有思考到预测各个期间步相关的疑问，提出了在频域中启动预测的方法，可适配到各类时序SOTA模型中，取得了长短周期时序......
TFB 2024最新期间序列预测Benchmark
当天给大家引见一篇VLDB2024中期间序列预测Benchmark的上班，文章由华东师范大学，华为云，奥尔堡大学联结颁布，该论文提出了TFB，期间序列预测基准测试，，这是一个陈腐的智能化基准测试框架，旨在经过蕴含来自十个不同畛域的数据集，并......
咱们一同聊聊基于时空特色提取的并行预测模型
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压器数据集引见和预处置1模型全体结构模型全......