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本期专栏为大家分享一篇基于图神经网络的多元时间序列预测：ConnectingtheDots:MultivariateTimeSeriesForecastingwithGraphNeuralNetworks。论文来自SIGKDD2020，论文的第一作者是来自悉尼科…
多元时间序列（MltivariateTimeSeries,MTS）预测因具有广泛的应用场景而受到越来越多的关注。目前的多元时间序列模型普遍具有以下不足：忽视了变量间依赖关系的动态特性。没有充分考虑一个时间序列内不同尺度的时序模式
本文为挪威奥斯陆大学（作者：SharananKulam）的硕士论文，共176页。近年来，机器智能的研究取得了很大的进展，神经网络模型在图像分类、语言理解等领域都做出了重要的贡献。递归神经网络（RNN）通常是语言理解和时间序列分析等任务的首选方法。
基于时间序列模型的GDP预测国内生产总值(GDP)是现代国民经济核算体系的核心指标，是衡量一个国家综合国力的重要指标。国内生产总值(GrossDomesticProduct)是指在一期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终...
TL;DR.由于之前的模型不能有效地捕获序列内的模式特征和序列间的关系特征，这篇论文中针对多元时间序列预测问题提出一个更加高效的模型AttnAR（attention-basedautoregression）。.AttnAR首先利用混合卷积特征提取器来学习每个时间序列的模式，然后通过学习目标...
多元时间序列（MltivariateTimeSeries,MTS）预测因具有广泛的应用场景而受到越来越多的关注。目前的多元时间序列模型普遍具有以下不足：忽视了变量间依赖关系的动态特性。没有充分考虑一个时间序列内不同尺度的时序模式
今年NeurIPS2020总接受论文数9454篇，其中接收了1900篇论文（105篇Oral与280篇spotlights），接收率约为20.09%。.接收论文列表可以访问原文获取。.本文梳理NeurIPS有关时间序列领域的最新研究成果，希望对大家的科研工作带来帮助：.时间序列预测：4篇.
多元时间序列预测的时间模式注意题目：TemporalPatternAttentionforMultivariateTimeSeriesForecasting作者：Shun-YaoShih,Fan-KengSun,Hung-yiLee来…
活动作品Eviews时间序列模型3—本科毕业论文实证分析全步骤-多元线性回归/单位根检验/协整检验/误差修正模型/Granger因果...
将一维卷积模块和两个GAT模块的输出连接起来并馈送到GRU层,以捕获更长的序列模式。GRU层的输出被送入预测模型和重建模型,以获得对下一个时间戳的预测,以及输入序列的重建。关...
论文来自SIGKDD2020,论文的第一作者是来自悉尼科技大学的WuZonghan,具体信息如下:专栏作者|李响,山东大学数据科学研究院前言多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的...
住:这一部分在框图和代码中没有体现,但是在论文中可以看出来。如果读者需要套用这个模型,需要自己实现这一部分的功能,如果在用原始数据输入(不经过特征提取)也可以取得很好效果,则这...
改进的自适应变权重组合预测模型404.4实例分析42基于多元粒时间序列的建模与预测研究-IV-4.4.1肾脏病血液透析数据424.4.2TAIEX数据预测434.5本章...
5赵勇;基于几何代数表示原理的时间序列模式分类问题研究[D];燕山大学;2012年中国硕士学位论文全文数据库前8条1岳敏;基于BBN-SVM和PCV的多变量时间序列预测算法研究[D];兰州...
龙源期刊网qikan基于多元时间序列的交通流预测模型作者:丁永兵胡尧沈齐王亚运来源:《贵州大学学报(自然科学版)》2017年第01期龙源...
【摘要】:长期以来,对于时间序列的预测研究多是以单变量模型为主。然而,现有研究表明,复杂的实际系统往往包含多元特性,将具有一定相关性的多个序列作为一个整体进行研究,更有...
专专业学位硕士学位论文基于多元粒时间序列的建模与预测研究ResearchonModelingandPredictionBasedonMulti-VariableGranularTimeSeries作者姓名...
硕士博士毕业论文—基于多元时间序列的关联分析及预测方法研究
提高泛化性能和预测精度.基于两组多元混沌时间序列的结果验证了该文所提模型的有效性和实用性.要针对采用回声状态网络预测多元混沌时间序列时...