11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

模型选择:使用网格搜索或信息准则(如AIC、BIC)选择最佳参数模型验证:使用交叉验证或滚动预测评估模型性能定期重估:在新数据可用时更新模型参数ARIMA模型是时间序列分析中最常用和最强大的工具之一。它的灵活性使其能够适应各种不同类型的时间序列数据,但同时也要求分析者具有丰富的经验和专业知识来正确指定和解释模型。

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

论文提出了一个方法是重新利用预训练的计算机视觉模型,将图像重构任务转化为时间序列预测任务——这正是VisionTS所实现的。掩码自编码视觉Transformer在介绍VisionTS之前,我们需要先解释其核心机制:视觉掩码自编码器(MAE)[2]。简而言之,MAE的任务是重构一个被部分遮蔽的分块图像(图2):图2:MAE的图像重构任务示...

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...

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。尽管第一种方法可行(因为Transformer是通用计算引擎)但其效果并不理想。第二种方法已经取得了更显著的成功,如MOIRAI、...

时序=图像?无需微调,视觉MAE跨界比肩最强时序预测大模型

方法：基于何恺明的视觉MAE来预测时间序列图三：VisionTS架构。该论文基于提示学习（promptlearning）的思想，将时间序列预测任务重构为MAE预训练使用的块级图像补全任务。思路很简单：将时间序列的历史窗口转变为可见的图像块（visiblepatches），预测窗口转变为被遮挡的图像块（maskedpatches），如图三所示。1...

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(www.e993.com)2024年11月9日。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。

谷歌发布新型时间序列预测模型TimesFM 可预测股市、天气等

模型特点TimesFM是一种预训练的仅解码器基础模型,专门针对时间序列预测而设计。它无需编码器,优化了对上下文长度最多512个时间点和任何时间跨度的单变量时间序列预测。模型专注于点预测,尽管提供了分位数头部的实验性支持,但在预训练后尚未进行校准,因此不提供概率预测。

【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...

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

(2)时序填补(Imputation):类似语言模型T5,作者引入MaskToken表示一段连续的缺失序列。通过微调,模型根据Mask之前的序列来填补连续的缺失值。(3)异常检测(Detection):文章提出了一种预测式异常检测方法,模型首先在正常序列上进行微调,随后根据输入给出偏移一段时期的序列作为正常值,将其与实际采集的值对比,基于对比误...