这种模型对每个序列分别进行拟合。 在ARIMA的基础上，又提出了引入非线性、引入外部特征等的优化。 然而，ARIMA类模型在处理大规模时间序列时效率较低，并且由于每个序列分别独立 …

我们从回归模型(时序模型)的评价和设定开始,接下里介绍评价指标,最后给出评价指标的对比和使用方法,包括在交叉检验中的使用. 回归模型的评价. 评价时序模型,或推而广之,回归模型,一般是 …

LSTM 和 transformer 都是通用的序列学习模型，自然可以用于时间序列预测，但是时序数据甚至是不同的时序数据有他自身的特点，譬如金融时序数据和气象时序数据的内在规律不一样，通 …

一、什么是时间序列分析？ 在工作中，常常要对数据进行预测，确定业务未来的发展趋势，进而配置相关的营销策略、制定业务目标，由此引申出了一个重要的用数据预测未来的方法——时间 …

时间序列预测很火的cnn+lstm结构，cnn和lstm之间该如何连接？很多论文都没有说清楚，是应该对cnn输出的所…

Transformer缺乏对时间维度的建模，即使有Position Encoding也和LSTM这种天然的时序网络有差距； 然后因为缺乏时间维度的建模，稍微深层的Transformer编码器的每个位置的输出都会很 …

在深度学习中，将时序数据和图像数据进行多模态融合是完全可行的。 这种融合通常用于处理需要同时理解时间动态和视觉信息的复杂场景。 例如，在自动驾驶汽车中，系统可能需要结合视 …

2023年3月1日 · 最简单的结论就是，你的波峰波谷预测值比别的模型差。 不同的评价指标都有一定的局限性，如果都是一样的，也没有必要整这么多指标出来了。 那么MAE的局限性在哪里呢？

机器学习方法可以利用样本数据进行学习，进而进行预测；而时间序列模型通过发现单一个体数据在时间窗口上的规律，预测下期的指标数据；但对于多样本群体，如何将… 显示全部

传统算法的局限性： 像arima这样的传统统计模型依赖于特定的假设（如数据的平稳性），在实际应用中场景适用性有限。 而基于LSTM等神经网络模型虽然提升了预测能力，但往往需要大量 …