当前位置： 首页 > news >正文 网站设计开发软件百度代理 news 2025/11/5 4:50:49 网站设计开发软件,百度代理,畜牧网站建设,高端网站定制费用是多少系列文章链接 论文一#xff1a;2020 Informer#xff1a;长时序数据预测 论文二#xff1a;2021 Autoformer#xff1a;长序列数据预测 论文三#xff1a;2022 FEDformer#xff1a;长序列数据预测 论文四#xff1a;2022 Non-Stationary Transformers#xff1a;非平…系列文章链接 论文一2020 Informer长时序数据预测 论文二2021 Autoformer长序列数据预测 论文三2022 FEDformer长序列数据预测 论文四2022 Non-Stationary Transformers非平稳性时序预测 论文五2022 Pyraformer基于金字塔图结构的时序预测 论文六2023 Crossformer多变量时序预测 论文七2023 LTSF-Linear质疑transformer能力的线性预测模型 论文链接https://arxiv.org/abs/2106.13008 github链接https://github.com/thuml/Autoformer 解读参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/386955393 视频解读https://www.bilibili.com/video/BV1kb4y1s7iA/?spm_id_from333.337.search-card.all.clickvd_sourcec912801c215d811162cae4db751b0768 清华大学吴海旭的论文时间序列领域前沿论文制造机实验室公众号搜索THUML考虑到的背景问题有以下几点 原始时序数据中的依赖关系难以提取对于长时序数据而言transformer计算的二次计算复杂度过高前人提出的Informer模型虽然降低了复杂度但是存在原始信息的丢失 基于对时序数据分解和序列周期性分布特性的理解本文主要有以下几个创新点 序列分解模块Series Decomposition Block传统的时间序列分解可以获取时序数据的季节性seasonal、趋势trend等分布特性这种对于时序数据而言其实是十分重要的特性因此本文基于此思想提出了一种时间序列分解的思想具体计算如下 X t A v g P o o l ( P a d d i n g ( X ) ) X_tAvgPool(Padding(X)) XtAvgPool(Padding(X)) X s X − X t X_sX-X_t XsX−Xt其中采用Padding来保证序列的维度一致性然后通过平均池化可以得到时序数据的趋势分布向量 X t X_t Xt用原向量 X X X减去趋势向量可以得到具有季节性分布特性的向量 X s X_s Xs自相关机制Auto Correlation Mechanism采用自相关系数计算找到与当前子序列关联性更大的序列用于指导预测数据生成当序列的相似性越高时滞后相乘的自相关系数就会越大计算如下 R x x ( T ) l i m L − ∞ 1 L ∑ L X X T i 1 R_{xx}(T)\underset {L-\infty}{lim}\frac{1}{L}\underset{i1}{\sum^LXX_T} Rxx(T)L−∞limL1i1∑LXXT其中T表示滞后间隔的设定 X X X表示原始时序数据 X T X_T XT表示滞后时时序数据。 基于这种思想就可以针对时序数据计算在不同步长的情况下对应的自相关系数得到一个自相关系数向量选取TopK个自相关很强的自相关序列再通过softmax函数将向量转换成对应的概率分布向量作为权重分布本文用Auto-Correlation替代transformer中的self-attention的计算过程为了加速计算采用快速傅立叶FFT运算去找到最合理的滞后步长选择能够快速得到合理的TopK自相关向量的计算 在本文的Encoder中更注重关注时序数据的季节性特性因此保留的数据都是经分解后的季节性数据在Decoder中会将分解后的季节性、趋势性时序都作为输入并且将原始序列的部分数据拼接在初始位置用于指导后续序列的预测网络具体运算细节可以参考原文 文章转载自： http://www.morning.yrck.cn.gov.cn.yrck.cn 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