超算与智算融合,中科院团队构建光伏多时间尺度功率预测模型

第1部分是时序未来预测，可以根据我们已知的历史序列来预测未来的序列，包括光伏预测、气象预测、股票预测等。第2部分是时序空值填补，包括舆情监测、传感器故障、工业设备维护等，如工业场景下的传感器故障导致部分运行数据缺失。第3部分是时间序列的异常检测（时序异常流量），这也是网络流量方面十分常见的现象，...

VisionTS:基于时间序列的图形构建高性能时间序列预测模型

VisionTS是一种创新的预训练掩码视觉Transformer模型,它巧妙地将图像重构任务转化为时间序列预测。由于MAE原本是设计用于处理图像的,我们需要将时间序列数据转换为分块图像作为输入。在模型推理后,输出再被转换回时间序列形式,从而生成预测结果。这个过程如图3所示:图3:使用MAE将时间序列转换为图像并生成预测的详细流程...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

自回归(AR)模型是时间序列分析中的基础模型之一。它假设序列中的每个观测值都可以表示为其前p个观测值的线性组合加上一个随机误差项。数学表示AR(p)模型可以表示为:其中,X_t是t时刻的观测值,c是常数项,\phi_i是自回归系数,\epsilon_t是白噪声。优势模型简单,易于理解和实现适用于具有短期依赖性的时...

什么是金融市场的长期记忆性,它如何影响市场预测?

其次，长期记忆性对金融市场模型的构建提出了挑战。传统的金融时间序列模型，如ARMA模型等，通常假设时间序列是独立的或者只有短期相关性。然而，如果市场存在长期记忆性，那么这些模型就不再适用。因为长期记忆性意味着过去的信息会持续影响未来，这就需要构建能够捕捉长期相关性的模型。在实际操作中，研究者们已经发现了...

VisionTS:基于时间序列的图形构建高性能时间序列预测模型,利用...

构建预训练时间序列模型时面临的主要挑战是什么?获取高质量、多样化的时间序列数据。目前构建基础预测模型主要有两种方法:迁移学习LLM:通过针对时间序列任务定制的微调或分词策略,重新利用预训练的大型语言模型(LLM),如GPT-4或Llama。从零训练:构建大规模时间序列数据集,并从头开始预训练模型,以期望其能泛化到新数据...

时序=图像?无需微调,视觉MAE跨界比肩最强时序预测大模型

他们提出的VisionTS时序预测框架，基于何恺明的代表作——MAE模型(www.e993.com)2024年11月9日。VisionTS仅从自然图像（ImageNet）中预训练而无需时间序列微调，即可直接跨界比肩（甚至超越）一众强大的时序预测基础模型，如Moirai和TimesFM等，而这些基础模型均使用了大量时间序列数据预训练。这篇论文证明了：计算机视觉和时间序列这两个...

做期货会用到什么数学题?数学模型在期货交易中的应用如何提升了解...

线性回归模型是预测期货价格走势的常用工具。通过分析价格与影响因素(如供需关系、宏观经济指标等)之间的线性关系,交易者可以构建预测模型。线性回归模型的优势在于其简单性和直观性,能够快速识别出主要的影响因素,并据此进行交易决策。3.时间序列分析时间序列分析是专门用于处理按时间顺序排列的数据的数学方法。在期货...

研究员提出基于transformer算法的多模态时间序列传感器数据的晕动...

在一项研究中,韩国汉阳大学团队提出了基于transformer算法的多模态时间序列传感器数据(即眼动、头部运动和生理信号)的晕动症预测模型,并考虑了传感器数据预处理和多模态数据融合方法。团队构建了MSCVR数据集,包括标准化的传感器数据、光谱图格式的传感器数据和通过用户研究收集的45名参与者的晕动症水平。他们提出了两种将...

使用PyTorch 创建的多步时间序列预测的 Encoder-Decoder 模型

Encoder-decoder模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个seq2seq任务,可以使用encoder-decoder模型来处理。本文提供了一个用于解决Kaggle时间序列预测任务的encoder-decoder模型,并介绍了获得前10%结果所涉及的步骤。

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...

时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色,特别是在股票市场中。对于广大投资者和交易员而言,能够准确预测股票价格的变动趋势,不仅意味着能够在交易中做出更为明智的决策,还能够在风险管理中占据有利地位。本文将通过视频讲解,展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测,并结合一个PYTHON中TENSORFLOW的长短期...