时序路径 典型的时序路径有4类，如下图所示，这4类路径可分为片间路径（标记①和标记③)和片内路径（标记②和标记④）。 ? ...对于所有的时序路径，我们都要明确其起点和终点，这4类时序路径的起点和终点分别如下表。...，也就是FPGA内部的时序逻辑。...时序模型 典型的时序模型如下图所示，一个完整的时序路径包括源时钟路径、数据路径和目的时钟路径，也可以表示为触发器+组合逻辑+触发器的模型。 ? ...该时序模型的要求为(公式1) Tclk ≥ Tco + Tlogic + Trouting + Tsetup - Tskew 其中，Tco为发端寄存器时钟到输出时间；Tlogic为组合逻辑延迟；Trouting
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。 目前主要有两条研究路线，即从头开始为时间序列预训练基础模型和将大型语言基础模型适应于时间序列。...第4节 深入探讨为时间序列预训练基础模型的关键阶段。 第5节 考察LLM（大型语言模型）适应于时间序列任务的方法。 第6节 讨论模型微调和推理的效率。 第7节 总结关于解释模型行为或决策的研究。...传统时间序列分析因数据不足，难以训练复杂模型，因此社区期待基础模型能在有限数据上展现优异性能。尽管NLP和CV领域的基础模型发展迅速，但基于时间序列的基础模型较少，主要因数据集规模小。...（1）基础模型的骨干 深度学习模型，尤其是变压器，因其并行化优势和参数扩展能力，成为大型语言模型（LLM）的首选骨干。在时间序列分析中，TimeCLR比较了多种模型，发现变压器表现最佳。...解释技术分为先验（设计可解释模型结构）和事后（解释模型行为而不改变结构）方法。 02、以LLM为中心的时序模型的可解释性 深入探讨了LLM在时间序列分析中的可解释性，包括局部和全局解释。
/2406.09009 代码链接：https://github.com/chenzRG/Fredformer 前言 这篇文章发表于KDD2024，作者的出发点以及写作思路特别好，属于先通过定量分析发现时序预测任务中...，频域信息利用不合理的问题，然后有针对性的设计了Fredformer模型，最后进行实验评估。...所以论文读下来很顺畅，模型设计也让你感觉有据可循。 所以理解这篇文章，首先要跟着作者的思路。来看上面这张图，作者挑选了三个模型，分别是FEDformer、Patch TST和本文模型。...上面左图中的k1表示低频特征，模型成功捕捉到了低频成分k1的振幅，但未能捕捉到k2和k3，所以下方的relative error热图值基本只在k1有优化，表明模型主要集中于学习k1成分。...未来改进 可以进一步扩展其在更多样化数据集上的测试，包括那些带有噪声和异常值的真实世界数据，以验证模型的鲁棒性。同时，研究超参数优化、长期预测能力、模型解释性。
十大时序模型简介 简介 ? 时间序列建模在销量预测，天气预测，车流量预测，股票价格预测等问题中扮演着至关重要的角色，一般时间序列的问题可以表述为下面的形式 ?...验证策略确定好了之后，接下来，我们就可以研究探讨十大时序模型。...model) Exponential smoothing ARIMA, SARIMA GARCH Dynamic linear models TBATS Prophet NNETAR LSTM 十大时序模型...Naïve和SNaïve模型通常被用作基准模型。...趋势时间序列则有两种选择： 饱和增长模型和分段线性模型。 多周期季节性模型依赖于傅立叶级数。 已知的自定义假日的效果可以很容易地合并到模型中。
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。...值得注意的是，DiffShape 使用 作为扩散条件来指导模型生成shapelets 。...然后在逆过程中，使用这些扩散样本和真实子序列作为条件来训练模型生成与真实子序列相似的shapelets。...这样做的目的是为了将时间序列的标签信息融入到对比学习中，使得模型能够更好地理解和利用这些标签信息。...通过这种方式，模型可以学习到更具判别力的shapelets表示，从而提高时间序列分类的性能。
测试数据加载器（test dataloader）使用了drop_last=True，那么模型的评估可能会基于不完整的测试数据集，从而导致对模型性能的不准确评估，甚至可能导致不同模型之间比较的不公平。...然而，在测试或验证过程中，为了获得对模型性能的准确评估，应该确保所有测试数据都被使用，因此应该设置drop_last=False。...有趣的是，对于其他数据集，如ETTm1上的PatchTST等某些模型，却表现出了增强的性能。FITS（假设是指某个时间序列预测模型）仍然保持了足够好且与其他最先进模型相媲美的性能。
我个人觉得，大家很要必要研读一下DLinear和FITS这两篇文章，不在于模型，而在于作者讲故事的能力和技巧。如何把一个结构简单的模型，放到一个特定的应用领域（边缘端）讲出来，特别是配合分析。...FITS模型 关于模型推荐大家结合代码来看，非常清晰，FITS的流程如图所示： 首先对于长度为L的序列，作者首先进行了RIN归一化，目的是为了使序列均值为0，然后使用傅立叶变换rFFT把时域信息转到频域...这样的好处在于能够去掉噪声，减少模型参数量。...FITS对比试验 在模型参数量大大减少的情况下，FITS和Patch TST互有胜负，模型算是SOTA了。在比较推理速度，FITS的优势就出来了。...这篇文章换了一个赛道，在低参数量、快推理速度的边缘段，做了一个并不复杂的模型，发到了ICLR24，不得不佩服作者讲故事的能力和技巧。
数据传送速率用波特率来表示， 指单位时间内载波参数变化的次数， 或每秒钟传送的二进制位数 如每秒钟传送240个字符， 而每个字符包含10位（1个起始位， 1个停止位， 8个数据位）， 这时的波特率为2400Bd 传输时序如下图...可以是1位、1.5位、2位的高电平 空闲位： 处于逻辑1状态， 表示当前线路上没有资料传送 uart接口的时序分析 1、串行数据的格式 异步串行数据的一般格式是：起始位+数据位+停止位，...RS-485发送数据时的正确时序如图4所示。 图4 RS-485的正确发送数据时序 在图4中，发送控制信号的宽度基本与数据信号的宽度一致，所以能保证发送数据的正确和发送后及时转为接收。 ...图5 RS-485控制信号太短时的时序 图6 RS-485控制信号太长时的时序 在图5中，由于控制信号关闭过早，则第二个字节的后两位将发送错误；在图6中，由于控制信号关闭过迟，使485芯片在发送数据后
Transformer的核心之一是注意力机制，而基础Transformer时序预测的注意力机制主要建模同一变量不同时刻的相关性（文中称跨时间依赖，如下图b），却忽视了不同变量之间的依赖性（文中称之为跨维度依赖...为了填补这一空缺，本文提出了 Crossformer，利用跨维度依赖性进行多变量时序预测。...本文工作 1、DIMENSION - SEGMENT-WISE EMBEDDING（DSW） 本文的第一个创新点在于时序数据的embedding，我们先看图1。
前言 梳理了近期几篇时间序列大模型研究文章（后台回复：“论文合集”获取），时间序列大模型的研究正在迅速发展，并且在多个领域和应用中展现出巨大的潜力。...随着技术的不断进步，预计未来会有更多创新的方法和应用出现，但我感觉目前可以重点关注以下三方面： 基础模型的构建：研究者们正在尝试构建时间序列预测的基础模型，这些模型可以在不同的时间序列数据集上进行预训练...这一模型采用了一个创新的统一网络架构，结合了序列和变量注意力机制、动态线性算子，并作为一个统一模型进行训练。在38个跨领域的数据集上，UniTS展现了超越特定任务模型和基于自然语言的LLMs的性能。...结果表明，Chronos模型能够利用来自不同领域的时间序列数据，提高在未见预测任务上的零样本准确性，将预训练模型定位为一种可行的工具，极大地简化了预测流程。...然而，尽管基础模型在自然语言处理和计算机视觉等模态上取得了成功，但针对时间序列预测的基础模型开发却相对滞后。
据论文中的描述，TimesFM模型在各种公共数据集上的即插即用零样本性能接近于每个单独数据集的最先进监督预测模型的准确性。...模型的核心包括：1）一个大规模时间序列语料库，结合了真实数据和合成数据；2）解码器风格注意力架构。 本文模型 基本模型设计： 分块（Patching）。选择在训练期间将时间序列切分为patch。...仅解码器模型（Decoder-only model）。谷歌的架构与PatchTST的一个关键区别在于，谷歌的模型是仅解码器模式训练的。...论文实验和结论 文中进行了对比实验和消融实验，结论是本文模型TimesFM模型在各种公共数据集上的即插即用零样本性能接近于每个单独数据集的最先进监督预测模型的准确性。...未来工作 Prompt Tuning：在大型语言模型中，提示调整技术如思维链能显著提升模型性能。然而，对于时间序列模型，这些技术的应用尚不明确。
以下是本系列第一篇，同步时序模型介绍。...芯片间通信的时序模型 大体上，有三种时序模型用于芯片间通信，那就是系统同步，源同步以及自同步，下面分别介绍： 系统同步 所谓的系统同步，即在IC之间通信中，外部公共时钟应用于两个IC之间，并用于数据发送以及接收...系统同步电路图 这是一种很常见的电路模型，在IC应届生招聘时，这种类型的时序分析题，也最为常见。 如下图为上图的详细时序模型： ? 系统同步时序模型 阴影部分为必须要考虑的延迟。...其时序模型如下： ? 源同步时序模型 自同步 所谓自同步，即两个IC之间同步，其中发送IC生成的包含数据和时钟的流发送至接收IC。自同步的电路图如下： ?...其时序模型如下： ?
在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题...； 如何利用模型预测。...3.2 构造模型 在这一节，我们将构造LSTM模型。 首先，我们需要将处理后的数据集划分为训练集和测试集。为了加速模型的训练，我们仅利用第一年数据进行训练，然后利用剩下的4年进行评估。...接下里我们对模型效果进行评估。...多元时序多时滞输入预测的完整例子如下: from math import sqrt from numpy import concatenate from matplotlib import pyplot
基于标签(tag-value)的时序数据模型 当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等)....Pronmentheus时序数据模型 prometheus采用了多维数据模型,包含 指标名称(metric name),一个或多个标签(labels) 以及指标数值(metric value) 时序数据模型包括了...InfluxDB时序数据模型 下图4是InfluxDB对时序数据模型的图形化表示： 图4 measurement： 指标对象，也即一个数据源对象。...图6 基于树形（tree schema）的时序数据模型 IoTDB与其他TSDB的数据模型最大的不同，没有采用标签（tag-value、Labels）模式，而是采用树形结构定义数据模式：以root为根节点...图8 时序数据的基本模型可以分成下面几个部分： Metric：度量的数据集，类似于关系型数据库中的 table，是固定属性，一般不随时间而变化 Timestamp：时间戳，表征采集到数据的时间点 Tags
对时间序列数据构建大模型，并适配各种时序任务（比如：时序预测）是最近时序研究的新视角。最近来自澳大利亚新南威尔士大学的几位研究者提出了一种新的预测范式：基于提示的时间序列预测（PromptCast）。...在这项任务中，时序数字输入和输出被转换为提示，预测任务以句子对句子的方式构建，从而可以直接应用语言模型进行预测。...然而现今大模型主流主要是采用提示工程，受此技术的启发，该工作的研究者们提出了一种时序预测新范式，即通过设计提示词模版将数值输入转化为语句，利用大语言模型进行预测，把时序预测转变成了一个对话任务，如上图b...总结 该研究工作巧妙地将时序数据转化为文本数据，将传统的时序预测任务创新性地转化为对话预测任务。这一突破性方法，借助语言模型的强大能力，成功应用于时序数据的预测。...实验结果充分证明了语言模型在时序预测任务中的有效性和泛化性。此外，研究者还构建了首个基于提示词的时序预测任务数据集，为后续研究提供了宝贵的资源。 为何语言模型在时序预测中能发挥如此重要的作用？
(3) 用于评估这些模型的实验基准仍处于起步阶段，尤其是在资源、时间和监督有限的情况下。 本文提出MOMENT，一个用于通用时间序列分析的开源基础模型家族。...该模型家族中的模型：(1)处理多样化时间序列分析任务（如预测、分类、异常检测和插补等）的基础模块，(2) 可以即插即用，无需或仅需少量特定任务示例（实现零样本预测、少样本分类等），(3) 通过使用任务相关的数据进行微调...MOMENT模型： 在MOMENT模型中，时间序列被分解为不重叠的固定长度子序列，称为补丁（patch）。每个补丁被映射为一个D维度的补丁嵌入。...结论 本文提出一个时间序列基础模型MOMENT，构造了（Time Series Pile）大型多样化公共时间序列数据集，并通过从头开始预训练高性能时间序列基础模型，证明了其有效性。...然后，还对模型结果进行了大量的可视化分析。
前言 这篇文章的思路就是：通过傅立叶变化，把时序数据自适应切分为最佳的、不同尺度的patch，然后设计patch内和patch间的注意力机制，进行下游任务。思路非常清晰简洁。...本文工作 论文提出Pathformer模型，它整合了时序的resolution和distance，能够根据输入时间序列中不同的时序，动态调整多尺度建模过程，自适应的用不同尺度的patch分解时间序列。...对九个真实世界数据集的实验结果表明，Pathformer优于现有模型，展现出更强的泛化能力。
当然也可使用 python 参数marker, linestyle 或ls, color 或c分别指定上述属性。
这些模型在广泛的下游任务上展示出了显著的少量样本泛化能力，通常优于特定于任务的模型。...研究者的贡献如下： 提出了Lag-Llama模型，这是一种适用于时间序列基础模型扩展定律分析的单变量概率时间序列预测模型。...研究者确定了一个“稳定”的区域，在该区域内，当模型大小超过某个阈值时，模型的性能始终优于基线方法。...该论文构建了一个通用单变量概率时间预测模型Lag-Llama，在来自Monash Time Series库中的大量时序数据上进行了训练，并表现出良好的零样本预测能力。...Lag-Llama模型 Lag-Llama模型的最后一层是一个特殊的层，称为分布头（Distribution Head），它将模型的特征投影到概率分布的参数上。
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