频率是期间序列的一个关键消息，给定一个期间序列，可以经过依照不同频率的聚合，取得不同粒度的期间序列，比如，给定的原始期间序列是以小时为粒度的，那么经过将24个点加和成1个点，就可以构成以天为粒度的期间...

当天给大家引见一篇CIKM2024中的期间序列预测上班，这篇文章针对高维多变量时序预测疑问，提出了一种基于Transformer的建模方法，论文题目，ScalableTransformerforHig...

1翻新模型成果，1.1模型评价，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型翻新点引见2.1联合Informer和BiGRU，GATT的优点经过将这两种模型并行经常使用，可以更好地捕捉不...

前言在期间序列预测义务中，像EMD，阅历模态合成，、CEEMDAN，完选汇合阅历模态合成，、VMD，变分模态合成，等合成算法的经常使用有或者引入消息暴露，详细状况取决于这些方法的运行形式，消息暴露的关...

Transformer在期间序列中曾经运行比拟宽泛，然而最近一些针对Transformer的钻研上班指出，Transformer的self，attention机制在建模序列数据时，比拟偏向于学习低频的...

在最近的期间序列预测钻研上班中，有一类上班将图学习和期间序列联合了起来，从图学习的视角了解期间序列预测，这类上班中，一种是用图学习建模多变量间的相关，处置多元时序预测疑问；另一种是间接把期间序列中的各...