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inter-series dependencies
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复兴多元时间序列预测:可学习分解与系列间依赖和系列内变异建模
通过引入可学习的分解策略和双重注意力模块,该研究论文在多元时间序列预测方面取得了显著进展,并且提出的分解策略可以插入其他方法,大大提升了性能,MSE 误差降低从 11.87% 到 48.56%。
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5 months ago
ARM:具有自适应时态上下文学习的多元预测优化
长期时间序列预测面临处理复杂的时间 - 上下文关系的挑战,因此引入了 ARM 方法,该方法通过 Adaptive Univariate Effect Learning (AUEL)、Random Dropping (RD) 训练策略和 Mu
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9 months ago
SageFormer:基于序列图强化变压器的多变量时间序列预测
本研究介绍了一种基于图结构的序列感知增强变压器模型 SageFormer,用于有效地捕捉和建模系列之间的依赖关系,并通过真实世界和合成数据集的广泛实验展示其优越性。
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a year ago
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