Sep, 2017

R2N2：残差循环神经网络用于多元时间序列预测

PDF
TL;DR提出了一种名为 R2N2（残余 RNN）的混合模型，通过简单的线性模型（如 VAR）对时间序列进行建模，并使用 RNN 对其残余误差进行建模，在航空领域和气候领域中的实证评估表明，与单独使用 VAR 或 RNN 相比，R2N2 具有竞争力且更快速地训练，同时需要较少数量的隐藏单元。
multivariate time-seriesvar modelsrnnsresidual errorshybrid models
发现论文，激发创造
  • 循环神经网络用于时序预测：现状和未来方向

    本文通过详实的实证研究和开源软件框架介绍了现有基于循环神经网络的预测模型，提出了针对这些模型使用的最佳实践和指导方针。研究发现，当数据集的时间序列具有同质季节模式时，RNN 能够直接模拟季节性；否则，建议事先对数据进行季节性去趋势处理。通过与 ETS 和 ARIMA 模型的比较，研究表明，实现了（半）自动化的 RNN 模型在许多情况下是可以竞争使用的。

    Sep, 2019

  • 基于记忆网络的多元时间序列预测解决方案

    提出了一种名为基于记忆的时序网络的深度学习模型，具有较强的可解释性，旨在解决传统方法无法捕捉复杂模式或在多重变量中融合信息的问题。

    Sep, 2018

  • 时间序列预测的循环神经网络

    本文介绍了一种基于递归神经网络的时间序列预测框架，包括特征工程、特征重要性、点和区间预测以及预测评估，并使用 LSTM 和 GRU 网络进行了实证研究。

    Jan, 2019

  • 使用深度神经网络进行相关时间序列预测：结果概述

    本文提出两种深度学习模型来准确预测相关时间序列，第一个模型在每个时间序列上使用卷积神经网络，第二个模型通过在每个时间序列上添加自编码器，实现了多任务学习。在两个现实世界的相关时间序列数据集上，实验证明所提出的两种模型有效且优于大多数基线。

    Aug, 2018

  • 循环神经网络在序列学习中的关键评估

    本文对于近三十年来产生和实践了重要的循环神经网络（RNN），LSTM 和 BRNN 等模型的研究进行综述，旨在提供一个自成体系的最前沿阐述和历史视角，并引用了相关研究文献。

    May, 2015

  • 循环神经网络的最近进展

    本文对循环神经网络的基本原理、最新进展和研究挑战进行了说明，介绍了针对学习长期依赖问题的新进展，适合该领域的新手和专业人士。

    Dec, 2017

  • 基于 RNN 残差的动态系统故障诊断中数值积分分析

    本文研究了神经常微分方程约束下计算精度随时间的方法，使用在动态系统中，通过数据驱动建模和机器学习技术用于技术系统的残差评价，可以高效地检测故障，提高系统稳定性

    May, 2023

  • 贝叶斯循环神经网络模型用于空间 - 时间数据的预测和不确定性量化

    本文提出了一种基于贝叶斯 RNN 模型的非线性时空预测方法，旨在通过量化不确定性来提高预测准确性，同时通过简单修正基本的 RNN 以适应非线性时空数据的独特性。该方法成功应用于一种 Lorenz 模拟以及两个实际的非线性时空预测应用。

    Nov, 2017

  • 用图神经网络连接点：多元时间序列预测

    该研究提出了一种面向多变量时间序列数据的图神经网络框架，采用图学习模块提取自动生成的变量之间的关系，同时运用新颖的混合传递和膨胀创新层捕捉时间序列中的空间和时间相关性，而这些模块被联合学习在一个端对端框架中。实验结果表明，该模型的性能在 3 个基准数据集上优于现有最先进方法，并在提供额外结构信息的两个交通数据集上实现了与其他方法相当的性能。

    May, 2020

  • 准循环神经网络

    本文介绍了一种新型的神经序列建模方法 - 准循环神经网络（QRNNs），通过卷积层与最小化的循环池化函数的交替使用，QRNNs 可以在高度并行的情况下完成对序列数据的建模，并且在语言建模、情感分类和字符级神经机器翻译等任务中显示出比基于 LSTM 的架构更优异的性能。

    Nov, 2016