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搜索结果 - 24
Twitter 对话预测每日 COVID-19 确诊病例
本研究利用推特对澳大利亚 COVID-19 病例进行情感分析和话题模型分析，探究社交媒体对疫情预测的作用，结果表明加入社交媒体变量可以改进疫情预测模型的准确性，并发布全球的 MegaGeoCOV 数据集，以帮助更好地理解全球疫情的动态。
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2 years ago
混沌作为可解释的预测和数据驱动建模基准
该论文介绍了一个包含 131 个已知的混沌动力系统的数据库，每个系统都与预计算的多变量和单变量时间序列相匹配，这些系统涵盖了天体物理学，气象学和生物化学等领域，并对每个系统的已知数学属性进行了注释，并通过多种方式使用该数据库进行了实验。
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3 years ago
ICLR
用 Spliced Binned-Pareto 分布对重尾时间序列进行鲁棒建模
本文提出了使用镶嵌二分布的拟合方法来准确建模具有重尾噪声的非平稳时间序列，以达到更准确的异常检测。与其他现有方法相比，我们的方法不仅能建立对极端值具有鲁棒性的模型，还能准确刻画整个分布的特性。本文还在 Twitter 数据集上验证了该方法的
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3 years ago
ICLR
多时间序列预测的离散图结构学习
本文提出了一种学习概率图模型的方法，该方法通过优化图分布的平均性能来学习未知的图结构，并且通过神经网络参数化图分布，能够可微分地对离散图进行采样。实证评估表明，该方法比最近提出的双层学习方法以及基于深度学习或非深度学习，基于图形或非图形的预
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3 years ago
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