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

对于分布式光伏电站的全时间尺度预测模型，主要问题在于其规模小、分布广，缺乏精确的现场气象观测数据。当前的预测模型未充分考虑多源数据的时空融合，导致精度不足。为此，我们分别提出了针对超短期、短期和中期的分布式光伏电站功率预测模型。我们还提出了多层图注意力机制，批量自动提取海量分布式光伏与周边集中式光伏电站...

全球首次!时序大模型突破十亿参数,华人团队发布Time-MoE,预训练...

Time-MoE模型通过MoE架构的独特优势,将模型参数成功扩展至24亿,不仅显著提升了预测精度,还在降低计算成本的同时超越了众多现有模型,全面达到了SOTA(StateoftheArt)水平。关键技术突破1.强大的混合专家架构:Time-MoE采用稀疏激活机制,在预测任务中仅激活部分网络节点,这不仅确保了高预测精度,还显著降低了计算负担...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

3、自回归移动平均(ARMA)模型自回归移动平均(ARMA)模型结合了自回归(AR)和移动平均(MA)模型的特性,能够同时捕捉时间序列的自相关性和移动平均特性。数学表示ARMA(p,q)模型可以表示为:其中,X_t是t时刻的观测值,c是常数项,\phi_i是自回归系数,\theta_j是移动平均系数,\epsilon_t是白噪声。优势比单纯...

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...

VisionTS是一种创新的预训练掩码视觉Transformer模型,它巧妙地将图像重构任务转化为时间序列预测。由于MAE原本是设计用于处理图像的,我们需要将时间序列数据转换为分块图像作为输入。在模型推理后,输出再被转换回时间序列形式,从而生成预测结果。这个过程如图3所示:图3:使用MAE将时间序列转换为图像并生成预测的详细流程...

...transformer算法的多模态时间序列传感器数据的晕动症预测模型

基于transformer的晕动症预测模型(映维网Nweon2024年09月03日)晕动症是阻碍用户沉浸在虚拟现实中的一个因素,而使用人工智能进行预测是业界一个持续尝试的课题。以往的研究使用CNN和LSTM作为预测模型,使用注意机制和XAI进行数据分析,但尚未探索出一种能够更好地反映数据时空特征,并有利于增强预测和特征重要性分析的tra...

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

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(www.e993.com)2024年11月20日。而谷歌之前的模型AlphaFold2已经预测了数亿个结构,按照当前实验结构生物学的速度,这需要花费数亿年的研究时间。04.结语:预测所有生命分子开启AI细胞生物学新大门谷歌新推出的AlphaFold3为我们呈现了一个高清的生物世界,它让科...

SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例

然后就可以对ETTm1数据集进行单变量预测。1、单变量预测加载ETTm1数据集,将预测范围设置为96个时间步长。可以测试更多的预测长度,但我们这里只使用96。Y_df,val_size,test_size,freq=load_data('ettm1')horizon=96然后初始化不同的模型,我们将soft与TSMixer,iTransformer和PatchTST进行比较。

多元时间序列预测大模型丨周三直播·时序时空大模型读书会

典型时序大模型简介核心概念大语言模型LargeLanguageModel基座模型FoundationModel预训练模型Pre-trainedModels多元时间序列预测MultivariateTimeSeriesForecasting分享人介绍(1)主讲人:刘成昊刘成昊,SalesforceAI实验室首席应用科学家,从事时间序列预测、异常检测和因果机器学习方面的工作。

谷歌发布新型时间序列预测模型TimesFM 可预测股市、天气等

站长之家(ChinaZ)5月13日消息:GoogleResearch最近开发了一种创新的时间序列预测模型,名为TimesFM(TimeSeriesFoundationModel)。这项技术能够利用大量历史数据来学习事件的模式和趋势,进而对新的、未见过的数据做出准确的预测。时间序列预测在商业、金融、科研等多个领域都极为重要,能够帮助人们做出更明智的...

顺风车何时出发车主接单概率更高?嘀嗒出行全新推荐出发时间AI模型...

近日,嘀嗒出行上线两项顺风行业首创的接单预测新功能:“预估应答时长”和“推荐出发时间”。针对即时出发订单,嘀嗒出行基于全新开发的AI算法模型,帮助顺风车下单用户准确预估几分钟后有车主接单;同时,基于对不同时间点的车主接单概率预估,为用户推荐接单概率更高的出发时间点,进一步提升出行确定性。