Liquid State Machine时间序列预测:利用储备池计算实现高效建模

X_train=train_data[:-1].reshape(-1,1)#输入数据y_train=train_data[1:]#目标数据(下一个时间步的值)#训练模型model=model.fit(X_train,y_train,warmup=100)使用训练好的模型对测试集进行预测,并将预测结果与真实值进行对比。#生成预测结果X_test=test_data[:-1]...

如何准确预测未来市场趋势?分析与实用技巧大揭秘

时间序列分析是一种通过对历史数据的观察来识别趋势、季节性或周期性的统计方法。企业可以通过图表化展示过去的数据走势,从而预测未来。例如,我们可以分析某零售企业过去五年在不同季度的销售数据,以近似预测未来节假日的销售趋势。b.回归分析回归分析是一种成对变量间关系的统计分析技术。通过建立数学模型,企业可以...

长序列预测 & 时空预测万字长文:一文带你探索多元时间序列预测的...

1.多元时间序列预测背景多元时间序列包含着一组时间序列,可以被看成一个的矩阵。时间维度上,每条时间序列可能都有周期性、趋势性等特点;空间维度上,时间序列之间可能存在相互关联。多元时间序列预测,就是基于历史数据,预测未来数据。和分别是历史数据和未来数据的长度。下图是一个直观地例子,其中,。多元...

港中文与悉尼大学团队联合提出大语言模型的时间序列预测方法

针对这些局限，该研究首次提出了一种将新闻等补充文本信息嵌入时间序列数据的统一方法，利用大语言模型（LLM）和智能体（Agent）实现时间序列预测。该方法已经在多个与人类活动和市场行为密切相关的领域得到了应用，包括电力市场、比特币、外汇和交通等，显示出其作为解决与社会事件相关的时间序列预测问题的通用方法的潜力。

...大学团队联合提出基于新闻事件驱动和大语言模型的时间序列预测...

针对这些局限,该研究首次提出了一种将新闻等补充文本信息嵌入时间序列数据的统一方法,利用大语言模型(LLM)和智能体(Agent)实现时间序列预测。该方法已经在多个与人类活动和市场行为密切相关的领域得到了应用,包括电力市场、比特币、外汇和交通等,显示出其作为解决与社会事件相关的时间序列预测问题的通用方法的潜力。

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...

MOIRAI(另一个预训练模型)在这里没有被归类为零样本预测器,因为它是在除了2个Monash数据集之外的所有数据集上进行了训练(www.e993.com)2024年11月9日。图4:VisionTS与其他主流时间序列模型的性能比较。只有VisionTS和LLMtime是零样本预测器关键发现:VisionTS在所有模型中排名第二,这充分证明了利用计算机视觉模型进行时间序列分析的潜力。

...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码

你希望对股票价格进行正确的建模,所以作为一个股票买家,你可以合理地决定何时买入股票,何时卖出股票以获得利润。这就是时间序列模型的作用。你需要好的机器学习模型,它可以观察一连串数据的历史,并正确预测该序列的未来数据。提示:股票市场的价格是高度不可预测和波动的。这意味着数据中没有一致的模式,使你能够近乎完...

时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南

时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势,这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。随着机器学习模型的不断进步,使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外,与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transform...

清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer |...

零样本预测作者团队对同期涌现的时序大模型进行了全面测评,在零样本预测任务中,大模型不更新任何参数,直接输入数据集中时间序列进行预测。在7个真实数据集中,Timer取得了综合最优的水平。模型分析为确认时序领域的大模型骨架,作者团队对不同模型进行了同样规模的预训练,包括基于MLP的TiDE、TCN、LSTM以及Transformer的...

高照省 | 深度解析时空数据 推动科学管理决策

通常来讲,每一个观测点会每小时记录周围的PM2.5数值,因此在同一个时间点上,他们可以同时获取36个观测值,形成空间观测量,然后将这些空间观测数值按照时间采集,以形成时空数据。在这一过程中,他们通过研究PM2.5数据并准确预测未来的趋势,为政府部门制定政策来减少空气污染并保护人类身体的健康作出了良好的科技支撑。相关...