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......
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......
预训练大言语模型对期间序列预测真的有用吗 去掉预训练LLM成果反而优化
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......
ICLR24
这篇文章给大家引见一下ICLR2024中，用对比学习强化时期序列预测的一篇上班，这篇文章是韩国KAIST宣布的上班，经过在时期序列预测中引入对比学习，成功对Encoder建模窗口以外全周期时期序列消息的运行，论文题目，SELF，SUPERV......
期间序列预测 为时序预测智能生成隐式Prompt NLP大模型新作
当天给大家引见一篇最新的大模型，期间序列预测上班，由康涅狄格大学宣布，提出了一种将期间序列在隐空间和NLP大模型对齐，并应用隐空间prompt优化期间序列预测成果的方法，论文题目，S2IP，LLM，SemanticSpaceInformed......
如何改良基于Basis的期间序列预测模型
当天引见一篇NIPS2023中上海交大和蚂蚁团体联结宣布的期间序列预测文章，基于basis的期间序列建模，目前代码曾经开源，论文的详细消息如下，论文题目，BasisFormer，Attention，basedTimeSeriesForeca......
一文汇总 时序预测中的多频率建模方法
频率是期间序列的一个关键消息，给定一个期间序列，可以经过依照不同频率的聚合，取得不同粒度的期间序列，比如，给定的原始期间序列是以小时为粒度的，那么经过将24个点加和成1个点，就可以构成以天为粒度的期间序列数据，不同的粒度，蕴含的消息也不同，......
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，......
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......
齐全在频域学习的时序预测模块 优化各类SOTA模型成果
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......