time series forecasts | BriefGPT

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GMP-AR：面向时间层次预测的粒度消息传递和自适应调解
时间序列预测在不同的时间粒度上广泛用于实际应用中，本文提出了一种新的粒度消息传递机制（GMP）来利用时间层次结构信息提高预测性能，并引入自适应协调策略（AR）来保持一致性，同时考虑实际约束条件。实验证明，我们的框架（GMP-AR）在时间层次
PDF18 days ago
Hinge-FM2I：一种使用图像修复技术插值非多元时间序列中缺失数据的方法
本文提出了一种处理单变量时间序列数据中缺失数据值的新方法 Hinge-FM2I，通过选择最准确的预测来解决数据质量问题，实验证明 Hinge-FM2I 在处理缺失数据方面明显优于线性 / 样条插值、K 最近邻算法（K-NN）和 ARIMA
PDFa month ago
AAAI基于时态动态表示学习的实用技能需求预测
本篇论文探讨通过时间序列预测和神经网络等方法，利用在线招聘广告的技能需求数据提高多技能需求的预测准确性。作者对多项世界信息技术业工作者的技能需求进行了分析，并比较了多元和单变量模型的性能。
PDF2 years ago
基于转移学习的深度学习模型在月度时间序列多步预测中的性能
通过对 M3 和 M4 竞赛中的时间序列进行实验，比较了基于 TCN、LSTM 和 CNN 的深度学习模型和其他传统方法的性能预测。结果表明，使用迁移学习的深度学习模型往往优于传统方法；对于某些预测范围，直接在目标时间序列上训练的 TCN
PDF2 years ago