multivariate time-series forecasting | BriefGPT

关键词multivariate time-series forecasting

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NFCL：简单可解释的短期多元预测神经网络
多元时间序列预测是机器学习领域的一个重要领域，该研究提出了一种名为神经预测层 (NFCL) 的模型，通过神经网络的简单融合，不受其他输入的干扰，实现了透明的预测结果解释。实证研究结果表明，NFCL 在 15 个开放数据集上胜过 9 种基准模
PDFa month ago
MCformer：混合通道 Transformer 的多元时间序列预测
基于 Mixed Channels 策略，本文提出了 MCformer 作为一种混合通道特征的多变量时间序列预测模型，通过注意力机制有效捕捉了通道间相关信息从而在多变量时间序列预测任务中胜过了纯 CI 策略。
PDF4 months ago
FCDNet: 频率引导的补充依赖建模用于多变量时间序列预测
FCDNet 是一个简洁而有效的框架，通过两个轻量级依赖构造器，从多层频率模式中自适应地提取长期和短期依赖信息，从而克服了先前方法所面临的限制，并显著超过强基线，平均改进了 MAE 的 6.82%、RMSE 的 4.98% 和 MAPE 的
PDF6 months ago
学习结构组件：面向模块化可解释的多元时间序列预测
本文提出了一种模块化和可解释的预测框架 SCNN，可以分离时间序列数据中的结构和异构组成部分，并分别预测其演变。在三个实际数据集上的实验证明了 SCNN 可以胜过现有模型并具有更好的可追溯性和可预测性。
PDFa year ago
IJCAI基于语义知识的多变量时间序列预测的规则化图结构学习
本文提出了一种正则化图结构学习模型 (RGSL)，通过节点嵌入推导出隐式的密集相似矩阵，利用 Gumbel Softmax 技巧学习稀疏的图结构，然后使用 Laplacian Matrix Mixed-up Module (LM3) 将显式
PDF2 years ago
多元时间序列预测的频谱时空图神经网络
本篇论文提出了一种 Spectral Temporal Graph Neural Network (StemGNN) 模型，通过 Graph Fourier Transform （GFT）和 Discrete Fourier Transfo
PDF3 years ago