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ICML 2024 | 探索“河流网络拓扑+GNN”在洪水预测任务中的有效性

模型数据网络性能流量

气候变化加剧了河流洪水，其发生频率和强度均前所未有。近日的洞庭湖决堤新闻牵动人心，那时间序列技术能否帮助提高洪水预测的准确度呢？ICML 2024 中有一篇相关的工作。

2024-07-09

1120

KDD 2024 | UniST：清华推出首个通用城市时空预测模型，代码数据均已公开

模型数据网络性能优化

城市时空预测对于明智的决策至关重要，例如交通管理、资源优化和应急响应。尽管预训练自然语言模型取得了显著突破，使一个模型能够处理多种任务，但时空预测的通用解决方案仍然具有挑战性。现有的预测方法通常针对特定的时空场景量身定制，需要特定任务的模型设计和大量的特定领域训练数据。

2024-07-08

1350

综述 | 一文看懂生成式时序表示与时序大模型

模型数据性能变量基础

时间序列数据在各个领域都普遍存在，使得时间序列分析变得至关重要。传统的时间序列模型是任务特定的，具有单一的功能和有限的泛化能力。最近，大型语言基础模型揭示了它们在跨任务迁移性、零次/少次学习和决策可解释性方面的出色能力。这一成功引发了人们探索基础模型以同时解决多个时间序列挑战的兴趣。

2024-06-26

3970

CALF：用于长期时间序列预测的高效跨模态LLM微调框架

框架模型数据性能 LLM

深度学习在多变量时间序列预测（MTSF）领域取得了显著进展。尽管现有的方法大多依赖于单一模态的时间序列输入进行训练，但近期基于大语言模型（LLMs）的跨模态时间序列预测方法在数据有限的情况下展示了卓越的性能。然而，现有的 LLM-based MTSF 方法通常忽略了文本和时间序列输入之间的分布差异，导致性能次优。

2024-06-25

1500

SOFTS：新SOTA，纯MLP模型架构实现高效多元时序预测

架构论文模型性能时序预测

多变量时间序列预测在金融、交通管理、能源和医疗保健等多个领域中扮演着至关重要的角色。最近的研究强调了通道独立性在抵抗分布漂移方面的优势，但忽视了通道间的相关性，限制了进一步的改进。一些方法通过使用注意力或混合器等机制来捕捉通道间的相关性，但它们要么引入了过多的复杂性，要么过于依赖相关性，在分布漂移下，尤其是在大量通道的情况下，难以取得满意的结果。

2024-06-25

2910

综述 | 解析生成技术在时空数据挖掘中的应用

数据挖掘框架模型事件数据

本文介绍一篇来自香港大学、北京大学、南洋理工大学、清华大学等8所学校及企业联合发布的综述工作。该综述考虑到时空数据的显著增长和多样性，重点关注将生成技术整合到时空数据挖掘中。随着RNNs、CNNs和其他非生成技术的进步，研究人员探索了它们在捕获时空数据内部的时间和空间依赖关系中的应用。然而，诸如LLMs、SSL、Seq2Seq和扩散模型等生成技术的出现，为进一步提升时空数据挖掘提供了新的可能性。

2024-06-13

1720

COLING 2024 | AlphaFin：基于LLM的股票预测大模型，显著提高预测能力

框架模型数据 LLM 金融

目前，机器学习和深度学习算法（ML&DL）已被广泛应用于股票趋势预测，并取得了显著进展。然而，这些方法未能为预测提供理由，缺乏可解释性和推理过程。此外，它们无法整合如财经新闻或报告等文本信息。与此同时，大型语言模型（LLMs）具有出色的文本理解和生成能力。但由于金融训练数据集稀缺以及与实时知识的整合有限，LLMs仍然存在幻觉问题，并且无法跟上最新信息。

2024-06-13

2650

ICLR 2024 | PDF: 基于周期性解耦的长时序预测框架

模型时序预测 pdf 框架论文

在过去的十年里，深度学习在时间序列预测方面取得了显著进展。然而，现有的方法主要集中于一维时间序列的时间变化建模，忽略了时间序列中内在的复杂周期性。这种复杂性使得直接建模变得具有挑战性，同时短期波动、上升和下降等变化往往相互重叠，进一步增加了预测难度。

2024-05-31

2660

ICML 2024 | Moirai：首个全开源时间序列预测基础模型来了！

基础模型数据开源变量

时序数据广泛存在于零售、金融、制造业、医疗等多个领域，其中时序预测应用对于决策制定有着重要的意义。尽管深度学习方法在时序预测中取得了巨大进展，但其依旧遵循传统机器学习范式：针对特定数据集的特定预测任务（预测长度）训练相对应的模型。

2024-05-20

1.6K0

综述 | 牛津大学等机构最新研究：扩散模型在时间序列和时空数据中的应用

数据异常数据分析框架模型

本文介绍一篇来自牛津大学、莫纳什大学等12家机构联合发表的一篇综述研究工作。这篇综述文章深入探讨了扩散模型在时间序列和时空数据中的应用。扩散模型作为一种强大的工具，不仅增强了序列和时序数据的生成和推理能力，还扩展到了其他下游任务。文章从模型类别、任务类型、数据模态和实际应用领域等多个维度对扩散模型进行了分类和讨论。

2024-05-20

1.4K0

VLDB 2024 | TFB: 一个全面公平的时间序列预测方法评测基准

变量论文数据统计性能

时间序列出现在经济、交通、健康和能源等多个领域，对未来值的预测具有许多重要应用。因此，人们提出了许多预测方法。为了确保研究的进展，有必要以全面和可靠的方式对这些方法进行研究和比较。

2024-05-11

3970

综述 | 深度学习在多维时间序列插补中的应用

深度学习论文模型数据性能

无处不在的缺失值导致多元时间序列数据只能部分观测，破坏了时间序列的完整性，阻碍了有效的时间序列数据分析。近年来，深度学习插补方法在提升损坏时间序列数据质量方面取得了显著的成功，从而提高了下游任务的性能。

2024-04-18

7840

MOMENT：CMU发布首个开源的时间序列基础大模型

模型数据异常开源基础

时间序列分析是一个重要领域，涵盖从天气预报和到使用心电图检测不规则心跳，再到识别异常软件部署等一系列广泛应用。

2024-04-11

1.2K0

效果显著！电力价格预测中的纯Transformer架构实战

架构论文模型数据变量

电力价格预测在现代电力系统中扮演着至关重要的角色。多年来，电力价格预测（EPF）的技术已经取得了显著的进展，其中机器学习和人工智能的最新发展发挥了引领作用。但在电力价格预测（EPF）领域，可复现性一直是一个重大挑战。许多研究使用了独特且非公开的数据集，并在过短和有限的市场样本上测试了他们的方法，这使得难以评估新预测算法的有效性。

2024-04-11

3900

DiffsFormer：基于扩散模型的端到端股票因子挖掘与增强

论文模型数据性能行业

机器学习模型在广泛的股票预测任务中表现出了令人瞩目的有效性和效率。然而，数据稀缺性所带来的固有挑战，包括低信噪比（SNR）和数据同质性，对准确预测构成较大挑战。

2024-03-20

5230

AutoTimes：利用LLM重新定义自回归时间序列预测

模型数据 LLM 变量论文

鉴于模态和任务目标之间的共性，大语言模型（LLM）自然可以作为时间序列的基础模型。然而，先前的方法可能忽视了时间序列与自然语言对齐的一致性，导致未能充分利用LLM的潜力。

2024-03-18

4970

综述 | 大语言模型在时序预测和异常检测中的应用

模型数据性能异常时序预测

这篇系统文献综述全面考察了大型语言模型（LLM）在预测和异常检测方面的应用，重点分析了目前的研究现状、固有挑战和未来可能的发展方向。

2024-03-07

2K0

AAAI 2024 | DiffShape：基于时序 Shapelets 的扩散模型

数据性能监督学习论文模型

半监督时间序列分类可以有效地缓解标记数据缺乏的问题。然而，现有的方法通常忽略了模型的解释性，使得人类难以理解模型预测背后的原理。Shapelets是一组具有高度解释性的判别子序列，可用于时间序列分类任务。基于Shapelets学习的方法已显示出有前景的分类性能。遗憾的是，在没有足够的标记数据的情况下，通过现有方法学习的Shapelets通常判别性较差，甚至与原始时间序列的任何子序列都不相似。

2024-03-07

6340

AAAI 2024 | U-Mixer：用于时序预测的稳态校正 Mixer 结构

论文模型数据性能时序预测

时间序列预测是许多领域中的关键任务，例如金融、天气预报和传感器数据分析等。然而，时间序列经常受到趋势、季节性或不规则波动等因素的影响，表现出非平稳性。这种非平稳性会阻碍特征在深层网络中的稳定传播，破坏特征分布，并使学习数据分布变化变得复杂。因此，许多现有模型难以捕捉底层模式，导致预测性能下降。

2024-02-29

6130

AAAI 2024 | MSGNet：学习多尺度序列之间的相关性以进行多元时间序列预测

性能变量论文模型数据

多变量时间序列预测一直是各学科面临的持续性挑战。时间序列数据通常表现出多样的序列内和序列间相关性，这导致了复杂且相互交织的依赖关系，成为众多研究的焦点。

2024-02-29

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