time series decomposition | BriefGPT

关键词time series decomposition

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分量可交换性的一致时间序列分解
本文提出了一种新颖的使用具有时间序列分解的符合预测时间序列预测方法，在每个分量上应用特定的符合算法，然后合并所得预测区间，以适应不同分量之间的不同可交换性情况。该分解方法在合成和现实数据上进行了详细讨论和经验评估，发现该方法对结构良好的时间
PDF12 days ago
可解释的短期负荷预测：多尺度时间分解
机器学习和深度学习的快速发展使得在电力系统的电力负荷预测等应用方面取得了广泛的成果。本文提出了一种可解释的深度学习方法，通过学习每个神经网络对输入时间特征进行关注的线性组合来实现。并且，我们提出了多尺度时序分解方法来处理复杂的时间模式。在比
PDF5 months ago
极简交通预测：仅需线性层
STLinear 是一种能够优化智能交通系统和智慧城市愿景的交通预测模型，通过节点嵌入方法、时间序列分解和周期性学习解决了空间 - 时间图神经网络的计算复杂度、梯度问题和资源消耗性等挑战。通过实证研究，STLinear 在真实世界数据集上表
PDFa year ago
ICML使用缓慢流进行时间序列源分离
本文介绍了慢特征分析与流基模型的结合，利用盲源分离技术实现时间序列分解的可辨识性。
PDF4 years ago