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。

...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...

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、...

KAN专家混合模型(RMoK)在高性能时间序列预测中的应用

表1:不同模型在96时间步预测horizon上的性能指标。最佳结果以粗体显示。可以观察到:对于ETTm1数据集,RMoK模型在MSE指标上取得了最佳成绩。在ETTm2数据集上,RMoK模型在MAE和MSE两个指标上都优于其他模型。这些结果表明,RMoK模型在长期时间序列预测任务中展现出了强大的性能,能够与当前最先进的预测方法(如TSMi...

谷歌的时间序列预测的基础模型TimesFM详解和对比测试

在推断时,如果模型接收到长度为256的新时间序列,并被要求预测接下来的256个时间步,它首先会预测第257到384个时间步。然后,它将使用初始的256长度输入以及生成的输出来预测第385到512个时间步。相比之下,输出分块长度等于输入分块长度的模型需要8个自回归步骤来完成相同的任务,而论文的方法只需要2个步骤。

【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...

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的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程(www.e993.com)2024年11月8日。问题描述在此项研究中,我们将聚焦于平安银行的股票价格,并利用其从2017年3月1日至2021年9月...

Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型

时间序列预测的目标是理解每个不同时间步之间的相关性。基础模型倾向于使用基于transformer的架构。虽然transformer在自然语言处理应用中表现良好,但是单个时间步骤并没有像句子中的单词那样的语义意义。所以我们需要一种方法来提取局部语义信息,以应用注意力机制。补丁化序列将时间步聚合到具有更丰富语义表征的子序列级组...

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

贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究

我们采用了贝叶斯后验预测方法来处理鲁宾的因果模型(Rubin’scausalmodel),该方法允许研究人员基于实证后验分布对处理观察的反事实情况进行个体和平均处理效应的推断。我们所开发的预测模型是一个动态多层次模型,其中包含一个潜在因子项,用于校正由单元特定时间趋势引起的偏差。该模型还考虑了协变量(covariates)与结果...

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。