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

Nov, 2017

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

Bayesian Recurrent Neural Network Models for Forecasting and Quantifying Uncertainty in Spatial-Temporal Data

Patrick L. McDermott, Christopher K. Wikle

TL;DR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。

Abstract

recurrent neural networks (RNNs) are nonlinear dynamical models commonly used in the machine learning and dynamical systems literature to represent complex dynamical or sequential relationships between variables. More recently, as deep learning models have become more common, RNNs have

recurrent neural networks dynamical spatio-temporal processes bayesian rnn model uncertainty quantification nonlinear spatio-temporal forecasting

发现论文，激发创造

基于神经 SDE-RNN 的不确定性量化通用框架

提出一个基于循环神经网络和神经随机微分方程的框架，以处理不规则采样下时间序列插补中的不确定性量化问题，并通过解析表达式量化和传播时刻间认知和随机不确定性，该方法在 IEEE 37 总线测试分布系统上优于现有的时序数据插值不确定性量化方法。

Jun, 2023

贝叶斯递归神经网络

使用变分贝叶斯方法和后向传播裁剪算法等对循环神经网络进行训练，大幅降低了参数数量和提高了贝叶斯逼近性能。在语言建模和图像描述等任务中，贝叶斯循环神经网络优于传统循环神经网络。

Apr, 2017

用于语言建模的可伸缩循环神经网络贝叶斯学习

本文提出了基于贝叶斯学习的算法，通过引入随机梯度 Markov Chain Monte Carlo 的思想对 RNN 模型进行权重不确定性学习，从而提高模型在各个任务上的表现。

Nov, 2016

时空序列预测与关系发现的时空神经网络

本研究提出了以循环神经网络为基础的动态时空模型，用于预测具有时空依赖的空间过程的时间序列，通过结构化的潜在动态组件学习这些依赖关系，从而预测观测结果，模型经过多种预测问题的评估和比较，被证明能够从中提取出相关的空间关系。

Apr, 2018

深度回声状态网络与不确定性量化在时空预测中的应用

介绍了一种应用于非线性、多元时间序列的深度集成 ESN 模型及其在美国长期土壤湿度预测中的应用。

Jun, 2018

基于粒子流的循环神经网络用于概率时空预测

采用基于粒子流的贝叶斯推理方法，通过状态空间模型实现时间序列预测以及不确定性分析，比当前点预测方法提供更好的不确定性特征与相似的预测准确性。

Jun, 2021

基于贝叶斯方法的交通预测模型的不确定性评估和泛化能力改善

该研究提出了一种基于贝叶斯循环神经网络和谱归一化的交通预测模型框架，能够提供不确定性估计和更好地适应不同数据集的环境，从而在交通数据预测任务中提高了准确性。

Jul, 2023

使用隐式分位数网络的概率时间序列预测

本文介绍了一种概率时间序列预测的一般方法，通过结合自回归循环神经网络和隐含量子网络来建模时间动态并学习一系列时间序列预测模型，在真实数据和模拟数据上得出的结果表明，该方法在预测准确性和估计潜在时间分布方面具有优势。

Jul, 2021

对复杂动态系统中认识不确定性和随机不确定性量化的机器学习架构评估

本研究比较了多种机器学习技术的 UQ 准确性，并对两个模型（船只在波浪中的运动和 Majda-McLaughlin-Tabak 模型）进行了应用。

Jun, 2023

使用贝叶斯深度神经网络量化雷诺平均湍流模型的形式不确定性

本文介绍了一种新颖的数据驱动框架，使用不变的贝叶斯深度神经网络以及蒙特卡罗方法对流体量，比如速度和压力提供概率边界，并且在两个测试用例中进行结果呈现。该框架不仅可以提高 RANS 计算预测结果的准确性，而且还允许在没有高保真度观察或先验知识的流中，对模型置信度和不确定性进行定量测量。

Jul, 2018