当天给大家引见一篇清华大学宣布于NIPS2024中的大模型期间序列预测上班AutoTimes，经常使用大模型启动自回归方式的期间序列预测，并结合In，ContextLearning优化预测成果，论文题...

长周期时序预测外围疑问长周期时期序列预测，指的是预测窗口较长一类时期序列预测疑问，普通来说，预测长度在50个点以上，就可以以为是长周期时期序列预测疑问，同时，预测长度的参与，会使得模型须要引入更长的历...

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...

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...

这篇文章给大家引见一下ICLR2024中，用对比学习强化时期序列预测的一篇上班，这篇文章是韩国KAIST宣布的上班，经过在时期序列预测中引入对比学习，成功对Encoder建模窗口以外全周期时期序列消息...