multivariate time series prediction | BriefGPT

关键词multivariate time series prediction

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MGCP：一种基于多粒度相关性的预测网络用于多变量时间序列
提出了一种基于多粒度关联的预测网络 (MGCP)，该网络同时考虑了多粒度水平上的多元时间序列的关联，从而提高了预测性能。通过使用自适应傅里叶神经算子和图卷积网络来学习全局时空关联和跨系列关联，MGCP 能够从多元时间序列中提取细粒度和中等粒
PDFa month ago
STanHop: 稀疏串行霍普菲尔德模型用于增强记忆的时间序列预测
STanHop-Net 是一种具有增强记忆能力的多变量时间序列预测模型，其核心是 STanHop，一种稀疏学习和存储时间和跨系列表示的 Hopfield 网络块。此外，STanHop 还包括两个外部记忆模块：Plug-and-Play 模块
PDF6 months ago
基于注意力机制的时间序列预测的模块化神经网络：可解释性和特征选择
一篇研究时间序列的多变量预测的可解释神经网络模型，通过循环神经网络学习数据的时间依赖性，配合基于注意力的特征选择组件来选择最相关和抑制冗余的特征，通过独立训练选定特征的模块化深度网络，展示特征对结果的影响，从而使模型可解释。实验结果表明，该
PDF7 months ago
一种基于 Transformer 的多变量时间序列框架：以剩余使用寿命预测为例
提出了一种基于编码器 - Transformer 结构的多元时间序列预测框架，用于预测系统剩余可用寿命，与其他 13 种当前最先进模型相比，其性能提升了平均 137.65%。
PDFa year ago
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。
PDF2 years ago