关键词multidimensional time series
搜索结果 - 4
- 一种基于行为模式检测和自编码器的多维时间序列恢复方法
该论文介绍了一种通过神经网络和搜索片段的算法来恢复多维时间序列中的缺失值的方法，包括数据预处理、识别和重建阶段，使用了卷积和循环神经网络，实验证明该方法具有较高的恢复准确度和相对于其他先进方法的优势。
- 潜空间无监督语义分割
本文提出了一种称为 LS-USS 的新型无监督分割算法，可轻松地处理在线和批处理数据的多维时间序列，并在多个真实数据集上将其与其他现有的变点检测算法进行比较。
- GRU-ODE-Bayes：稀疏时间序列的连续建模
提出了一种 GRU-ODE-Bayes 方法来建模真实世界的多维时间序列，该方法包括对神经普通微分方程的连续时间版本和处理不规则数据采样的贝叶斯更新网络，并证明了该方法在医疗保健和气候预测领域的应用中优于现有技术。
- 从金融数据流的签名中提取信息
本文研究使用粗路径理论中的签名方法来对金融数据进行分类，并利用此方法实现机器学习和预测。实验结果表明，签名可以用于捕捉非参数化数据中的规律性，并可用于识别市场异常行为和父订单对市场影响的区分。