irregularly sampled time series | BriefGPT

关键词irregularly sampled time series

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不规则采样时间序列预测的功能潜在动力学
通过在时间序列中仅从观察值学习简单曲线，我们提出了一种名为功能潜在动力学（FLD）的模型族，代替复杂的 ODE 模型，以捕捉不规则时间序列的连续动态，并在减少运行时间和内存开销的同时达到更好的性能。
PDF2 months ago
通过条件流对不规则时间序列进行概率预测
利用条件归一化流对不规则采样时间序列进行概率预测，解决了缺失值问题，并且相比先前最佳模型，提供了 4 倍更高的似然度。
PDF5 months ago
使用原型的跨列信息进行不规则采样时间序列的插补
PRIME 是一个整合了序列内和序列间信息的原型循环插补模型，用于不规则采样的时间序列中的缺失值插补。实验证明，PRIME 相对于现有模型在均方误差上提升了最高达 26%。
PDF6 months ago
时间序列作为图像：用于不规则采样时间序列的视觉 Transformer
本文旨在利用图像分类的方式，将不规则采样的时间序列转换为线图像，应用于医疗应用中的时间序列分类问题，大大简化了算法设计，同时在多个数据集上显示出良好的性能，特别是在具有挑战性的离散传感器设置中，绝对 F1 分数提高了 54.0％。
PDFa year ago
IJCAITE-ESN：基于非均匀采样时间序列数据的时间编码回声状态网络预测
提出了一种新的时间编码和模型结构，分别是 Time Encoding 机制和 Time Encoding Echo State Network (TE-ESN)，该结构能够处理不规则时间序列，同时可以将长短期记忆和串联处理融入到模型中，用于
PDF3 years ago
不规则采样的医学时间序列数据的深度学习方法综述
本文综述了基于缺失数据和原始数据的深度学习方法在电子健康记录中的应用，总结了这些方法在数据恢复和下游任务方面的表现，并在四个医学数据集上比较了它们的效果。
PDF4 years ago