time-series models | BriefGPT

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扰乱批次数据以操纵隐马尔可夫模型推断
时间序列模型在对数据流进行估计时通常假设数据没有被破坏。然而，本研究提供了一种新颖的概率视角，探讨了自私的对手如何通过破坏数据来操纵隐马尔可夫模型的推断，进而影响决策者的结论。研究中开发了一套考虑实际不确定性和不同攻击目标的数据破坏问题，提
PDF5 months ago
基于高斯过程的安全主动学习用于时间序列建模
通过使用高斯过程和非线性外部输入结构在考虑给定安全约束条件的情况下，活跃地学习时间序列模型，使用动态探索输入空间生成适用于时间序列模型学习的数据，然后通过逐步确定安全要求和过去观察结果来对输入轨迹进行参数化分析，并在技术应用中进行实证评估，
PDF5 months ago
基于差分进化算法的变压器神经网络模型负荷预测超参数选择
准确的负荷预测在许多领域起着重要作用，传统统计模型难以准确捕捉动态电力系统的复杂动力学。本文分析了最近开发的基于 Transformer 的神经网络模型在负荷预测中的效力，通过应用多种元启发式算法，并基于数值指标（均方误差和平均绝对百分比误
PDFa year ago
AAAI利用视觉语言模型进行细致市场变化预测
本论文提出了一种新的基于图像和字节的数字表示方法，利用股票数据进行市场预测，相对于传统的基于时间序列模型的预测方法，我们的方法表现更好，同时采用深度学习基线方法进行评估。
PDFa year ago
AAAI可微分变点消元算法
提出一种能够较好地处理时间序列模型中未知变化点数量的消除变化点算法，该算法可导且可用于转换不可导的模型以可导形式进行研究。算法时间复杂度为 O (mn)，处理人工数据和真实数据表明该算法是高效的。
PDF5 years ago
AAAI深度模型的树形正则化解释性超越稀疏性
该研究通过外显地对深度模型进行规则化，以便人类用户可以快速了解模型预测过程，训练了深度时间序列模型，使其类概率预测具有高准确性，同时又被节点较少的决策树紧密建模。通过直观的玩具示例以及用于治疗脓毒症和艾滋病的医学任务，我们展示了这种新的树规
PDF7 years ago