...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。具体...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

6、具有外生回归量的季节性自回归积分移动平均(SARIMAX)模型SARIMAX模型是SARIMA模型的进一步扩展,它允许在模型中包含外生变量(也称为协变量或回归量)。这使得模型能够考虑额外的解释变量对时间序列的影响。数学表示SARIMAX模型可以表示为:其中,是外生变量,是相应的系数。优势可以纳入额外的解释变量提高预测精...

...transformer算法的多模态时间序列传感器数据的晕动症预测模型

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

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。所使用的数据集来自过去的Kaggle竞赛——StoreItemdemandforecastingchallenge,给定过去5年的销售...

AI预测所有生命分子!谷歌AlphaFold 3模型登Nature,免费开放节省上...

AlphaFoldServer中包括谷歌免费提供的包含2亿个蛋白质结构的数据库,它将助力科学家提出新假设并在实验室验证,大大加快工作流程。无论研究人员是否具备计算资源或机器学习知识,这一平台都能轻松生成预测。过去,实验性蛋白质结构预测可能需要耗费一个博士研究生的全部时间,并花费数十万美元。而谷歌之前的模型AlphaFold2...

【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...

PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化案例最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出(www.e993.com)2024年11月8日。本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测。在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大,...

Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型

时间序列预测中的协变量是可以影响预测结果的变量。这些变量可以提前知道或预估。在单变量和多变量预测模型中,协变量引入了目标变量历史数据之外的额外见解。例如,假日、特殊事件和经济指标等因素。此外,在多变量预测中,协变量扩展到包括相关的时间序列数据——这些可能是已知未来值或需要预测的变量(参见上述例子)。

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

新智元报道编辑:LRST好困新智元导读大模型在语言、图像领域取得了巨大成功,时间序列作为多个行业的重要数据类型,时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期,清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练,获得了任务通用的时序分析模型

KAN专家混合模型(RMoK)在高性能时间序列预测中的应用

预测生成:MoK层输出经过反归一化处理,得到最终预测结果。KAN混合(MoK)层MoK层是RMoK模型的核心组件,它由以下部分组成:门控网络:负责为数据的不同部分激活适当的专家层。专家KAN层:包括Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN,每种专家层专注于捕捉时间序列数据的特定特征:...

经济预测中的数据分析技术

1.时间序列分析：这是经济预测中最常用的方法之一，包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。2.指数平滑法：用于对时间序列数据进行平滑处理，预测未来值，如简单指数平滑、霍特林线性趋势法和布朗双重平滑法等。3.计量经济学模型：使用统计...