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两个时间序列之间的差异窗口

是指对两个时间序列进行比较和分析时所考虑的时间范围。在云计算领域，差异窗口经常用于数据处理和监控系统中，帮助用户分析和监测时间序列数据的变化。

差异窗口的应用场景非常广泛。例如，在网络流量监测中，可以使用差异窗口来检测网络攻击或异常行为。在设备传感器数据分析中，差异窗口可以用于监测设备状态的变化。此外，在金融市场分析、运输物流监控、环境监测等领域也有着广泛的应用。

腾讯云提供了一系列产品和服务来支持差异窗口的实现和应用。其中，腾讯云的时间序列数据库TSDB能够高效地存储和查询时间序列数据，并提供了丰富的时序分析函数和API，方便用户进行差异窗口的计算和分析。腾讯云还提供了云监控产品，可以对时间序列数据进行实时监测和告警，并提供了灵活的差异窗口设置，帮助用户快速发现和处理异常情况。

更多关于腾讯云的时间序列数据库TSDB和云监控产品的介绍和详细信息，可以访问以下链接：

腾讯云时间序列数据库TSDB：https://cloud.tencent.com/product/tsdb
腾讯云云监控产品：https://cloud.tencent.com/product/monitor

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如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？

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时间序列自监督学习综述

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CALF：用于长期时间序列预测的高效跨模态LLM微调框架

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。

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搭一个时间序列预测模型需要避开哪些坑？

时间序列预测问题中数据形式的特殊性，导致了搭建模型过程中会遇到各种各样的坑。从头到尾搭建一个时间序列预测模型需要避开哪些坑？今天给大家总结一下我在实际工作中遇到的问题，包括数据、模型、指标、应用等四个方面的坑。

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时间序列中的轨迹聚类

时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。不同于一般样本聚类方式，时间序列因为其独特的时变特性，很多研究者都在探寻如何对其轨迹进行聚类。

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时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。

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时序数据特征提取_时间序列提取一维特征

特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取。

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深度学习时间序列异常检测方法

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基于 Prophet 的时间序列预测

如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。

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基于对比学习的时间序列异常检测方法

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分解学习+对比学习实现更清晰的时间序列预测建模

基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型，将原始的时间序列通过网络映射到一个表示，再基于这个表示进行预测。然而，这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量，这个向量耦合了很多不同维度的信息，容易造成过拟合，对序列中噪声的敏感程度也更高。

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PNAS:皮层活动的高振幅共振荡驱动功能连接

静息状态功能连接在整个神经科学中被用于研究大脑组织和产生发育、疾病和认知的生物标志物。然而，人们对引起相关活动的过程知之甚少。在这里，我们使用一个时间展开过程来分解静止状态的功能连接，以评估时刻到时刻的活动共振荡对整体连接模式的贡献。

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做时间序列预测有必要用深度学习吗？事实证明，梯度提升回归树媲美甚至超越多个DNN模型

来源：机器之心本文约2600字，建议阅读9分钟在时间序列预测任务上，你不妨试试简单的机器学习方法。在深度学习方法应用广泛的今天，所有领域是不是非它不可呢？其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。过去几年，时间序列领域的经典参数方法（自回归）已经在很大程度上被复杂的深度学习框架（如 DeepGIO 或 LSTNet 等）更新替代。这是因为传统方法可能无法捕获长期和短期序列混合传递的信息，而深度学习方法的思路是掌握数据中的跨时非线性依赖。从结果来看，这些深度学习

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

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。

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深度学习时间系列预测的总结及发展趋势

2023年是大语言模型和扩散模型取得辉煌成就的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。

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2023年是大语言模型和扩散模型取得辉煌成就的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。

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深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析

2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer 结构(BasisFormer、Crossformer、Inverted transformer和Patch transformer)的改进，还出现了将数值时间序列数据与文本和图像合成的新体系结构(CrossVIVIT)，也出现了直接应用于时间序列的可能性的LLM，以及新形式的时间序列正则化/规范化技术(san)。

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TEMPO：谷歌提出基于Prompt的预训练时序预测模型

在过去的十年里，深度学习在时间序列建模方面取得了重大进展。在取得最先进成果的同时，表现最佳的架构在应用和领域之间差异很大。同时，对于自然语言处理，生成式预训练Transformer (GPT) 已经通过跨各种文本数据集训练一个通用模型，展现出了令人印象深刻的性能。探索GPT类型的架构是否可以有效应用于时间序列，捕捉其内在的动态属性，并显著提高准确性，这是一件非常有趣的事。

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机器之心报道编辑：杜伟、陈萍在深度学习方法应用广泛的今天，所有领域是不是非它不可呢？其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。过去几年，时间序列领域的经典参数方法（自回归）已经在很大程度上被复杂的深度学习框架（如 DeepGIO 或 LSTNet 等）更新替代。这是因为传统方法可能无法捕获长期和短期序列混合传递的信息，而深度学习方法的思路是掌握数据中的跨时非线性依赖。从结果来看，这些深度学习方法不仅优于 ARIMA 等传统方法和梯度提升回归树（Gradien

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适合时空预测的时间序列表示学习方法

最近，中国香港科技大学、上海AI Lab等多个组织联合发布了一篇时间序列无监督预训练的文章，相比原来的TS2Vec等时间序列表示学习工作，核心在于提出了将空间信息融入到预训练阶段，即在预训练阶段考虑各个序列之间的关系。因此，本文提出的方法也更适合作为时空预测领域的预训练模型。下面为大家详细介绍一下这篇文章。

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基于分解的结构化多元时间序列建模

今天介绍一篇本周最新发表的多元时间序列预测模型SCNN。这篇文章的核心是，利用因素分解的思路将多元时间序列预测问题模块化，并得益于分解和模块化建模方法，实现多元时间序列预测的可解释性建模。

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时间序列数据的预处理

来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。在本文中，我们将主要讨论以下几点：时间序列数据的定义及其重要性。时间序列数据的预处理步骤。构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。首先，让我们先了解时间序列的定义：时间序列是在

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