KDDDec, 2023

TPRNN：一种自顶向下的金字塔循环神经网络用于时间序列预测

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TL;DR该论文提出了一种用于时间序列预测的自上而下的金字塔式递归神经网络 TPRNN，通过构建不同尺度的子序列并执行多尺度信息交互模块，模拟了时间序列中多尺度时间模式的完整建模，实验证明 TPRNN 在七个真实世界数据集上取得了领先水平，相对最佳基准线平均提高了 8.13% 的 MSE 精度。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 多尺度变压器金字塔网络用于多变量时间序列预测

    使用多尺度 Transformer 的多变量时间序列预测中，引入了不变量嵌入技术用于捕捉短期时间依赖并将数据投射到高维空间，同时保留时间步和变量维度。进一步，提出了一种新颖的 Multi-scale Transformer 金字塔网络 (MTPNet), 用于有效地捕捉多个不受约束尺度上的时间依赖。在九个基准数据集上的广泛实验证明，提出的 MTPNet 优于最新的先进方法。

    Aug, 2023

  • MPR-Net：多尺度模式再现引导的时间序列普适可解释预测

    该研究提出了一种时序预测模型，MPR-Net，通过卷积和反卷积操作，适应性地分解多尺度历史序列，并基于模式复制的先前知识构建了模式扩展预测方法，由于利用了时间依赖性，MPR-Net 不仅实现了线性时间复杂度，而且使预测过程可解释。该模型在短期和长期预测任务的十多个真实数据集上进行了充分实验，表现出最先进的预测性能以及良好的泛化性和鲁棒性能。

    Jul, 2023

  • MPPN: 多分辨率周期模式网络用于长期时间序列预测

    本文提出了一种新颖的深度学习网络结构 MPPN，用于长期时间序列预测，该结构采用多分辨率语义单元、多周期模式挖掘和通道自适应模块来捕捉时间序列的本质模式，并提出了基于熵的评估方法来提高预测精度。在九个真实世界基准测试中，实验结果表明，MPPN 显著优于现有的基于 Transformer、分解和采样的长期时间序列预测方法。

    Jun, 2023

  • TimeGNN：时间序列预测的时间动态图学习

    TimeGNN 是一种学习动态时间图表示的方法，能够捕捉多个系列的相关性和交互模式的演变，并在预测性能方面实现比其他先进的基于图的方法快 4 到 80 倍的推理时间。

    Jul, 2023

  • 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

  • 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

  • 基于并行时空注意力的 TCN 模型用于多元时间序列预测

    该论文介绍了一种新的框架 PSTA-TCN，该框架将并行时空关注机制与轴承温网络相结合，从而达到了更长的记忆，并且使用并行计算大大缩短了训练时间，可以更好地用于多元时间序列预测任务。

    Mar, 2022

  • 关于时间点过程中循环神经网络的非渐近理论

    本文通过建立 RNN-TPPs 在多个已知 TPP 设置下的超额风险界限，证明了不超过四层的 RNN-TPP 可以实现逐渐减小的泛化误差，技术贡献包括多层 RNN 类的复杂性刻画，逼近动态事件强度函数的 $ anh$ 神经网络构建以及缓解无界事件序列问题的截断技术，结果填补了 TPP 应用和神经网络理论之间的差距。

    Jun, 2024

  • 多元时间序列预测的时间模式关注

    本文提出了一种基于循环神经网络带有注意力机制和频域信息的多元时间序列预测方法，并在多项实际应用任务中实现了最佳性能。

    Sep, 2018