BriefGPT.xyz
Sep, 2022
带未来信息的掩码多步多元时间序列预测
Masked Multi-Step Multivariate Time Series Forecasting with Future Information
HTML
PDF
Yiwei Fu, Honggang Wang, Nurali Virani
TL;DR
本文介绍了一种名为MMM的新型神经网络的自主学习框架,能够结合过去的时间信息和未来的已知信息进行时间序列预测,实验表明这种方法不仅胜过传统的基于样本或回归的方法,而且训练出的神经网络的推理速度与传统回归训练的时间序列预测模型相当,因此是一种比现有回归训练的时间序列预测模型更好的选择。
Abstract
In this paper, we introduce Masked Multi-Step Multivariate Forecasting (MMMF), a novel and general self-
supervised learning
framework for
time series forecasting
with known
→