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#时序预测

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。

TIME: 突破时序基础模型评估瓶颈, 下一代任务驱动时序预测Benchmark

时空探索之旅

论文题目: It's TIME: Towards the Next Generation of Time Series Forecasting Benchmar...

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ICLR 2026 | 告别“切片”时代:PhaseFormer开启相位建模新范式,挑战时序预测效率极限

时空探索之旅

✨TL;DR:来自北京航空航天大学的研究团队提出了PhaseFormer——一种新的基于相位建模的极简时序预测模型。它通过提取跨周期相同偏移位置的数值构建Tok...

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AI论文速读 | 深度时序预测什么才是关键?四大设计维度拆解虚假进步,重塑评估标准

时空探索之旅

论文标题:What Matters in Deep Learning for Time Series Forecasting?

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KDD 2025 | 数据缺失+缺失率不固定?多视图表示学习方法Merlin破解缺失率不固定时序预测的难题

时空探索之旅

论文标题: Merlin: Multi-View Representation Learning for Robust Multivariate Time Se...

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深度强化学习、蒙特卡洛模拟与时序预测:LSTM、GRU、Attention、DQN多策略智能体的股票交易决策体系构建—以Google股价为例 | 附代码数据

拓端

麦吉尔大学计算机科学与统计专业。熟练使用Python、R、SQL、C、stata、Wind数据分析软件,专注于金融、数理统计领域。

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TPAMI & ICML Oral | SparseTSF:轻量且鲁棒的稀疏时序预测

时空探索之旅

论文标题:SparseTSF: Lightweight and Robust Time Series Forecasting via Sparse Modeli...

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KDD 2025 | 突破固定变量:通过扁平化和时空焦点学习进行扩张变量时序预测

时空探索之旅

多变量时间序列预测任务的目标是实现对未来一段多变量序列进行精准预测。当前主流的时序预测工作,主要基于data-driven learning研究变量数量固定的数...

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KDD 2025 | 用 20% 的数据得到 105% 性能:基于平衡采样的通用时序预测语料库 BLAST

时空探索之旅

论文标题:BLAST: Balanced Sampling Time Series Corpus for Universal Forecasting Model...

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基于物理约束与强化驱动的可解释GRU商品需求预测模型

用户11764306

实验表明,PREIG在RMSE和MAPE指标上显著优于传统计量模型(ARIMA,GARCH)和深度学习基线(BPNN,RNN)。与标准GRU相比,该模型在保持预...

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AI论文速读 | 多模态能否助力时间序列预测?时序预测中融合文本的边界与条件

时空探索之旅

论文标题:Does Multimodality Lead to Better Time Series Forecasting?

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AI论文速读 | YingLong:基于联合预测框架与延迟链式推理的时序预测基础模型

时空探索之旅

论文标题:Output Scaling: YingLong-Delayed Chain of Thought in a Large Pretrained Tim...

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双一区力证!Transformer彻底打破时序预测的传统边界!

科学最Top

在时间序列分析领域,Transformer 正以惊人的速度打破 NLP 的边界。其独特的注意力机制与序列建模能力,完美契合时序数据的动态特性,促使学术界与产业界...

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从新闻到预测:基于大语言模型时序预测中的迭代事件推理

科学最Top

论文标题:From News to Forecast: Iterative Event Reasoning in LLM-Based Time Series F...

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分布式系统中的时序问题定位与调试方法详解!

bug菌

在分布式系统中,时序问题常常是开发者最头疼的部分。这些问题通常表现为某个服务的响应不及时、数据不同步、或是由于某些操作先后顺序的问题,导致系统运行异常。时序问题...

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AI应用实战课学习总结(11)用RNN做时序预测

郑子铭

今天是我们的第11站,一起了解RNN循环神经网络的基本概念 以及 通过RNN来做时序预测的案例。

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Patch-wise Structural:一种引入局部统计特性的时序预测损失函数

科学最Top

论文标题:Patch-wise Structural Loss for Time Series Forecasting

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精度效率双冠王!时序预测新范式TimeDistill:跨架构知识蒸馏,全面超越SOTA

新智元

【新智元导读】TimeDistill通过知识蒸馏,将复杂模型(如Transformer和CNN)的预测能力迁移到轻量级的MLP模型中,专注于提取多尺度和多周期模...

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【论文复现】基于深度学习的高效时序预测

Eternity._

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...

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时序论文31|NIPS24自注意力机制真的对时序预测任务有效吗?

科学最Top

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...

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【论文复现】时序预测:多头注意力+宽度学习

Eternity._

Liyun Su, Lang Xiong和Jialing Yang在2024年发表了题为“Multi-Attn BLS: Multi-head attentio...

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