LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型

传统的预测模型,如ARIMA和指数平滑法,在处理复杂的非线性、非平稳的真实世界时间序列数据时,往往面临局限性。近年来,深度学习模型,如CNN和RNN,在时间序列预测任务中展现出优异表现,但它们在捕捉长期依赖关系方面仍存在不足。与此同时,预训练的LLMs凭借其在少样本/零样本学习、多模态知识整合和复杂推理等方面的出色...

港口船舶引航风险的测与防

如,针对出现线性平稳状态的事故数据来说,就可使用一元线性回归模型;针对呈指数变化规律的事故数据来说,就要使用简单指数回归模型;针对随机波动性明显的事故数据来说,就可使用三次指数平滑模型。不同事故预测手段其自身的特点、优势以及局限性都是不一样的,在应用过程中应尤其重视模式和各种类型水上交通事故样本数据之...

做期货会用到什么数学题?数学模型在期货交易中的应用如何提升了解...

3.时间序列分析时间序列分析是专门用于处理按时间顺序排列的数据的数学方法。在期货交易中,时间序列分析可以帮助交易者识别出价格的季节性变化、周期性波动以及长期趋势。常用的方法包括移动平均、指数平滑和ARIMA模型等。通过这些方法,交易者可以更好地把握市场的节奏,制定相应的交易策略。4.蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟...

简单指数平滑法(Simple Exponential Smoothing Method)

简单指数平滑法广泛应用于商业和经济预测，特别是在数据没有明显趋势或季节性的情况下。它可以快速适应数据的变化，但可能不如更复杂的模型那样准确，特别是在数据具有明显趋势或季节性时。

Transformer模型如何颠覆传统供应链 | 从ChatGPT到供应链优化

进入计算机时代后,统计学方法开始在需求预测中大放异彩。指数平滑法、移动平均法等技术被广泛应用。这些方法的优点是计算简单,易于理解和实施。例如,沃尔玛在很长一段时间内都使用移动平均法来预测商品需求。然而,这些方法主要基于历史数据的线性外推,难以捕捉市场的突变和非线性趋势。

自回归模型的优缺点及改进方向

最终阶段是模型性能评估验证环节,通过细致对比模型提供的预测值与实际观测值,采用一系列精确量化的评估指标进行评估验证,如均方误差(MeanSquaredError,MSE)与平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE),来深度剖析并客观评价模型预测的精确度与可靠性(www.e993.com)2024年11月25日。二、自回归模型的优势...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

Holt-Winters指数平滑(HWES)本文利用Python的Statsmodels库实现这些方法。Statsmodels提供了强大而灵活的工具,用于统计建模和计量经济学分析。1、自回归(AR)模型自回归(AR)模型是时间序列分析中的基础模型之一。它假设序列中的每个观测值都可以表示为其前p个观测值的线性组合加上一个随机误差项。

美赛六大题型常用模型简要分析

美赛中常见模型与算法01基础模型线性回归,Logistic回归、多元线性回归、相关性分析02评价模型层次分析,Topsis,模糊综合评价03预测模型时间序列(ARIMA、指数平滑)、微分方程模型、多元线性回归、灰度预测、元胞自动机03降维模型主成分分析,因子分析,随机森林,线性判别分析...

通过量化交易解锁财富:年复合收益率118%!他如何将50,000美元变成...

QIM根据每份合约每日美元波动范围的指数加权移动平均线来评估每个市场的风险。即使在市场波动期间,这种风险管理指标也有助于将波动率保持在接近目标水平。5.降低杠杆率伍德里夫讨论了他们的杠杆降低政策,该政策旨在减少亏损后的风险敞口。然而,他指出,在某些时期,当模型在风险敞口减少期间表现异常出色时,该政策会对业...

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...