时间序列建模需要动力系统视角 [R]
摘要
本文认为,时间序列建模应结合动力系统视角,以提升对复杂时间数据的理解与预测。
暂无内容
相似文章
从流式时间序列中建模时滞系统的动态混合
本文提出一种在线框架,将流式时间序列建模为时滞系统的动态混合,通过总结系统张量和张量分解应对机制转变和内存限制。
面向切换动态序列的时变深度状态空间模型
本文提出了一类时变深度状态空间模型,其动态特性通过基函数展开进行学习,从而能够自适应建模切换系统。该方法在合成切换数据和语音去噪任务上均优于时不变模型。
时间序列预测的不合理难度
本文探讨了时间序列预测相比其他机器学习任务为何更具挑战性,展示了基准测试结果,表明简单的统计模型和零样本基础模型在许多序列上往往优于复杂的深度学习模型。
PESD-TSF:一种周期感知与显式结构化分解的长期时间序列预测框架
提出PESD-TSF,一种受物理启发的结构化分解框架,用于长期时间序列预测,通过乘法周期性门控、多尺度结构化编码器和跨尺度协作注意力来解决周期感知退化、趋势-噪声纠缠和跨变量依赖关系丢失的问题。
嵌套时空时间序列预测
本文提出一种嵌套时空预测框架,利用谱聚类构建语义一致的宏观区域,为细粒度的微观预测提供自上而下的指导。在高维数据集上的实验表明,该方法始终优于最先进的基线模型。