港中文与悉尼大学团队联合提出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。

...大学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...

微调预训练大语言模型:将时间序列数据与辅助文本信息(如相关新闻、天气、节假日等)匹配、整合为统一的输入和输出文本数据集。在输入中明确标注关键信息并组成逻辑语句,输出则为预测期内时间序列的实际值。基于此类上下文感知的高质量文本数据集,通过微调预训练大语言模型,将时间序列数值回归转化为基于文本的生成式预测。

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，...

...推荐|张浩 等:基于机器学习方法的锂电池剩余寿命预测研究进展

这种预测通常需要处理长序列时间序列数据,考虑多种影响因素,如充放电条件、环境温度、使用模式等。1.1RUL预测常用的机器学习算法RUL预测的实现途径通常有基于物理的方法和数据驱动的方法,以及逐渐受到关注的将二者结合的数模混合方法。基于物理的方法包括电化学模型、等效电路模型和经验退化模型。物理模型基本都限定具体...

...LFMs 系列 “液态神经网络” 通用 AI 模型 能处理各种连续数据

根据用户的聊天记录生成回复(文本数据),并且还能根据用户过去的开关灯习惯预测什么时候应该自动开灯(时间序列数据)。LFMs就是这种通用的AI模型,它可以通过一个模型,处理所有这些不同的数据类型,而不需要单独为每个任务设计一个专门的AI。性能表现不同规模模型的性能表现:LFMs分为三个主要规模的模型:1B、3B...

平滑在数据分析中的应用及其效果是什么?这种效果如何提升分析准确...

平滑技术在多个方面都有着广泛的应用(www.e993.com)2024年11月9日。例如在时间序列分析中,它能够帮助我们消除短期的随机波动,更好地预测未来的趋势。在图像处理中,平滑可以去除图像中的噪点,使图像更加清晰和易于理解。其效果主要体现在以下几个方面:首先,提高数据的可读性和可解释性。经过平滑处理后,数据的波动变得更加平缓,趋势更加明显,使得...

如何进行金融市场的数据分析和挖掘?

数据分析是揭示数据背后规律和关系的关键步骤。常用的分析方法包括统计分析、时间序列分析、回归分析等。统计分析可以帮助我们了解数据的分布特征、均值、方差等；时间序列分析则用于预测未来的趋势；回归分析可以揭示变量之间的关系。例如，我们可以使用Excel或Python的pandas库进行描述性统计分析，或者使用statsmodels库进行时间...

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。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...

南加大提出全新「通用时间序列」基础模型TimeDiT!基于扩散模型...

2.缺失值问题:在实际应用中,时间序列数据往往存在大量缺失值,如何在这些不完整数据上实现有效的预测和补全是另一个难题。3.多分辨率问题:同一时间序列数据的不同维度采样频率可能各不相同,这种多分辨率特性增加了模型在处理时的复杂度。4.自回归生成方式的局限性:传统的时间序列模型通常采用自回归生成方式,即使...

时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南

时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势,这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。随着机器学习模型的不断进步,使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外,与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transform...