业内首个突破十亿参数的时序大模型,引领预测性能新高峰!
灵活的预测范围:Time-MoE支持任意长度的输入和输出范围,能够处理从短期到长期的各种时序预测任务,实现了真正的全域时序预测。全球最大规模的开源时序数据集:团队开发了Time-300B数据集,涵盖9个领域的超过3000亿个时间点,为模型提供了丰富的多领域训练数据,确保其在多种任务中的卓越泛化能力。在相同激活参数条件下,T...
黄金波浪尺度的分析方法有哪些?如何利用这些方法进行趋势了解?
当黄金价格经历一段上涨或下跌后,往往会在这些关键比率处出现反转或调整。三、波浪的时间周期分析除了价格的波动,时间周期也是波浪分析的重要因素。不同的波浪可能在时间上呈现一定的规律性。通过观察历史数据,可以发现某些波浪的持续时间相对固定,从而为预测未来的趋势转变提供参考。四、成交量与波浪尺度的结合成...
机器学习中空间和时间自相关的分析:从理论基础到实践应用
时间尺度:当前模型主要关注短期(1天)的时间滞后。引入更长期的时间特征,如周季节性或年度趋势,可能会提高模型的预测能力。空间相互作用:虽然我们考虑了空间自相关,但没有明确建模空间单元之间的相互作用。使用空间回归模型或地理加权回归可能会提供更丰富的空间信息。特征工程:引入更多相关的环境变量(如植被指数、地形...
OpenCity大模型预测交通路况,零样本下表现出色,来自港大百度
OpenCity模型有效地捕捉了交通数据中的独特时间模式,例如由日常或周常规引起的周期性变化,以及在更长的时间尺度上的复杂非线性依赖。具体来说,作者利用一天中的时间z^(d)∈??^T和一周中的某天z^(w)∈??^T等时间特征来提取周期关联,然后采用线性层来生成编码这些时间上下文线索的时间特定嵌入。通过显...
...| 多巴胺如何调节短期和长期记忆?神经元群体在不同时间尺度上...
神经元群体在不同时间尺度上处理语言█AI行业动态Meta发布全新Transfusion模型,实现语言和图像生成的统一MetaAI发布Sapiens视觉模型:专注于分析和理解人物及动作英伟达发布全新轻量级AI模型,移动设备亦可流畅运行█AI研发动态打破蛋白质相互作用预测瓶颈,AlphaSeq数据集引领新突破...
Nature子刊!北航-联通开源Diviner非平稳时间序列预测模型,解决...
在NPT-2和NPT-3实验中,Diviner模型在长期网络流量预测的准确性和鲁棒性方面显著超越现有技术水平(www.e993.com)2024年10月23日。通过平均MASE误差比较,Diviner在基于Transformer框架的模型中表现最佳,其次是Autoformer、Transformer和Informer。这一结果验证了考虑非平稳性可以增强神经网络模型的时间序列建模能力,尤其是多尺度非平稳性建模能进一步提升深度...
刚刚,管清友大尺度道出真相……弱平衡下轮动和消耗是常态
最后,看下卖方、经济学家、市场人士对接下来A股市场预测:1、中信证券:市场的短期博弈将趋于复杂,红利策略的战略配置价值在增强中信证券研报指出,国内经济平稳恢复,海外大类资产定价体系紊乱,美元降息预期下修,后续随着4月下半月经济数据、企业财报、机构持仓的密集披露,以及政治局会议的召开,预计A股市场的短期博弈将趋...
【华安证券·金融工程】专题报告:企业利润分配策略:短期股东回报...
例如,公司A调整后观察期分别为2022年12月31日至2023年6月30日,间隔半年,B、C和D调整后的观察期均为2021年12月31日至2022年12月31日,间隔1年,而公司的未分配利润和现金分红金额是基于各自观察期的数据,自然也存在时间间隔的问题。为解决这一问题,确保模型中所有变量的时间尺度一致性,我们对回归模型进行了...
AI击败最先进全球传统天气模型,准确预测40年全球变暖趋势!
值得一提的是,NeuralGCM不仅在准确度方面达到甚至超过了现有传统数值天气预报模型和其他机器学习(ML)模型;在速度上也是“遥遥领先”,可以在30秒计算时间内生成22.8天大气模拟;且可以比传统模型节省数量级的计算量。相关研究论文以“Neuralgeneralcirculationmodelsforweatherandclimate”为题,已发表...
...气候模型,30秒生成22.8天大气模拟,准确预测40年全球变暖趋势
结果显示,NeuralGCM在天气预测方面展现出强大的能力,在超短期、短期和中期时间尺度上与最先进的模型相媲美。如下:超短期预测(0-1天)泛化能力:与GraphCast相比,NeuralGCM在未经训练的天气条件下表现更好,因为它使用局部神经网络来预测大气垂直柱中的物理过程。