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集成时间序列模型提高预测精度
使用Catboost从RNN、ARIMA和Prophet模型中提取信号进行预测 集成各种弱学习器可以提高预测精度,但是如果我们的模型已经很强大了,集成学习往往也能够起到锦…… -
两类时间序列的预测方法在原理和适用情况上的简要对比
对于两大类常用的预测方法,一是单变量和多变量的时间序列分析方法,另一类是基于机器学习和深度学习的回归方法,本文简要地进行逐个介绍分析。 单变量时…… -
使用 Temporal Fusion Transformer 进行时间序列预测
目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中,深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。 为什么需要更加现代的时间序…… -
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【论文导读】Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting(时间和上下文对比的时间序列表示学习)
Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting(通过时间和上下文对比的时间序列表示学习) 论文信息 摘要 主要贡献 论文……