多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA
在单变量时间序列中,当时间序列在时间上具有相同的均值和方差,并且协方差取决于时间滞后时,它具有弱平稳性。同理m维多元时间序列也具有平稳性,如果每个分量序列都是弱平稳的,并且其均值和方差不随时间变化。如下图所示协方差和相关矩阵考虑平稳多元时间序列过程Z??的统计量。m维多元时间序列过程的均值可以写成:...
彼得·霍莫基等|大型语言模型及其在法律中的可能用途
GPT及其他大型语言模型具有出色的“少样本”和“零样本”学习能力,这使得使用这些大型语言模型成为可能,只需为多个同时进行的分类任务定义一个好的提示,然后将相同的提示逐一输入所有合同的每个独立条款中,逐段进行处理。除分类外,同样的大型语言模型还可用于从庞大的文档集中提取相关信息,例如查找超过某一阈值的合同。
暑期档“一夜回到十年前”,为什么年轻人和女性观众远离影院?
回归行业可控变量上,今年暑期档仍然有显性的供需错位——女性观众和年轻人作为“观影主力”与社交口碑的重要塑造者,观影需求没有得到满足;视听大片无法打通下沉市场,奇观大片作为“刚需”供给不足。基于上一个市场阶段做出的决策,类型和美学上引领行业向前,但在眼前过于冷淡的市场环境下,简单直给的往往更能奏效。没...
Tiny Time Mixers (TTM)轻量级时间序列基础模型:无需注意力机制
除了TTM之外,排名最高的型号是GPT4TS,PatchTST和TSMixer,这些模型都使用补丁技术,也就是说最近对时间序列预测的研究表明,补丁是一种非常有益的技术。TTM与基础模型LLMTime使用GPT-3和LLaMa-2,并为时间序列预测量身定制了特定的修改。GPT4TS是用于许多任务(预测、分类等)的通用时间序列模型,并使用GPT-2作为基...
掌握时间序列特征工程:常用特征总结与 Feature-engine 的应用
分类变量编码支持多种编码策略,如独热编码、序数编码、计数编码、目标编码(Meanencoding)、权重风险比编码等。连续变量变换提供了对数变换、倒数变换、平方根变换等多种数学变换,帮助处理偏态数据。包括离散化连续变量的功能,如等距离散化、等频离散化或使用决策树分箱等。
富国美丽中国混合型证券投资基金二0二四年中期报告
限类型价格值单价(单位:股)成本总额估值总额注001359平安电工2024-03-196个月新股限售17.3920.601843,199.763,790.40-001379腾达科技2024-01-116个月新股限售16.9813.482133,616.742,871.24-001387雪祺电气2024-01-046个月新股限售15.3815.251332,045.54...
富国利享回报12个月持有期混合型证券投资基金二0二四年中期报告
1.影响生息资产公允价值的其他变量不变,仅利率发生变动;2.利率变动范围假设合理。对资产负债表日基金资产净值的影响金额(单位:人民币元)相关风险变量的变动本期末(2024年06月30上年度末(2023年12日)月31日)分析1.基准点利率增加0.1%-124,788.45-124,485.342.基准点利率减...
性能篇, 网络通信优化之序列化
实际上,Java序列化的原理是通过递归访问对象的所有成员变量,将其转换为字节序列。这个序列中包含了对象的类信息、成员变量名以及对应的数值。在反序列化时,系统根据序列化流中的信息,重新构建对象。需要注意的是,基本数据类型和一些常见的对象类型在默认情况下都是支持序列化的。
中国科技期刊卓越行动计划推介:《控制与决策》2024年第8期
基于激光与UWB序列匹配的目标跟踪郭林,刘冉,蓝发籍,邓天睿,肖宇峰2024,39(8):2613-2621融合深度特征与多核学习的LSTWSVM及其工业应用刘颖,刘德彦,吕政,赵珺,王伟2024,39(8):2622-2630基于CNF的饱和切换系统的事件触发控制王娟,朱帅东,朱全民...
SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例
这是2024年4月在文章《SOFTS:EfficientMultivariateTimeSeriesForecastingwithSeries-CoreFusion》中提出的新模型,采用集中策略来学习不同序列之间的交互,从而在多变量预测任务中获得最先进的性能。在本文中,我们详细探讨了SOFTS的体系结构,并介绍新的STar聚合调度(STAD)模块,该模块负责学习时间序列之间的交互。