长序列预测 & 时空预测万字长文:一文带你探索多元时间序列预测的...
2.1长序列预测:建模历史,预测未来目标:长序列预测的核心是通过对长期历史数据的模式进行建模,进而进行长期预测。它主要聚焦于时间维度模式的建模,试图找到时间序列中长期依赖的规律。早期的统计与机器学习方法:最早的长序列预测工作采用了经典的统计方法(如ARIMA、ETS),以及一些机器学习模型(如GBRT、SVR)。但随着数据...
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...
需求预测 - 重要性、方法和最佳实践
1.数据质量和数量:预测的准确性取决于用于构建模型的数据的质量和完整性。关于需求和影响因素的广泛历史数据是必要的。2.模型复杂度:虽然复杂的模型捕获了更多的相互依赖关系,但它们也需要专业知识来解释,并且在数据有限的情况下可能不太可靠。选择适合您的数据和需求的复杂性。3.假设和限制:因果模型依赖于关于潜在...
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使用逐点分词方法以确保时间序列信息的完整性,提高了模型处理不同长度序列的灵活性与适用性,如模型框架图中①所示。在②中,SwiGLU激活函数对每个时间序列点进行嵌入,其中包括一个Feed-forwardnetwork(FFN)和一个SwishFFN,从而增强模型对多维输入的处理能力:MoETransformer模块Time-MoE基于decoder-onl...
8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征
多项式特征是一种在线性模型中引入非线性的有效方法。Scikit-Learn的PolynomialFeatures类能够生成多项式特征和变量间的交互项。常见的多项式特征包括:x??(平方项)x??(立方项)x??(四次方项)更高次项对于具有多个特征的模型(x_1,x_2,…,x_n),还可以创建交互项:...
【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...
应用单步预测技术(www.e993.com)2024年11月8日。讨论LSTM模型。用当前的数据预测和可视化未来的股票市场为什么你需要时间序列模型?你希望对股票价格进行正确的建模,所以作为一个股票买家,你可以合理地决定何时买入股票,何时卖出股票以获得利润。这就是时间序列模型的作用。你需要好的机器学习模型,它可以观察一连串数据的历史,并正确预测该序列的未...
Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型
使用灵活的分布生成概率预测,可适应多种情况。数据集是任何基础模型的核心组成部分。作者构建了一个大规模且多样化的数据集,包含了270亿观测值,涵盖了九个不同的时间序列领域。另外他们还引入了三个主要的新概念:多尺寸补丁投影层(MultiPatchSizeProjectionLayers)、任意变量注意力(Any-VariateAttention)和混合...
清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer
模型采用仅编码器(Decoder-only)结构,基于多领域时间序列进行大规模预训练,通过微调突破了少样本场景下的性能瓶颈,适配不同输入输出长度的时间序列,以及预测,填补,异常检测等任务,展现出模型可扩展性。目前,该工作已被ICML2024接收。论文链接:httpsarxiv/abs/2402.02368...
击败全球 No.1 系统、覆盖 80+ 国家,谷歌洪水预测模型再登 Nature
*七天预报范围内预测气象的时间序列数据:这些数据来自ECMWFHRESatmosphericmodel,气象变量与上述相同。模型架构:基于LSTM构建河流预报模型基于LSTM的河流预报模型架构该研究依次利用两个应用的长短期记忆网络(LSTM)构建河流预报模型,其核心是编码器-解码器机制(encoder–decodermodel)。其中HindcastLS...
FIE | Research Article:基于排序多选择秘书算法的微电网不确定...
因此可以表示为满足相应约束条件下的运行成本最小化问题。在本文中构建的微电网系统运行模型包含电力负荷、电力供应、分布式电源、储能电池、外部购电等多个设备或环节。微电网运行目标为最小外部化购电成本,需要考虑的约束有:功率平衡约束、分布式电源运行约束、储能运行状态约束、多种时序负荷任务约束。本文基于下图给出...