当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

时序预测最新视觉报道_时序预测和回归预测(2024年11月全程跟踪)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

时序预测

XGBoost时序预测：你真的了解吗？如果你还没尝试过用XGBoost来建模时序数据，那你可真是错过了一块宝地！或者，如果你觉得自己在Transformer网络上很牛，那不妨和XGBoost比一比，看看谁更胜一筹。下面我来分享一些心得，欢迎大家评论交流！ XGBoost在时序预测中的表现 𐟓ˆ 先说结论吧：虽然XGBoost在表格数据上的预测效果一直被吹得天花乱坠，但在时序预测上，它的表现也出奇地好。这主要是因为XGBoost不仅能处理静态特征（那些不会随时间变化的数据），还能处理历史特征和当前特征。构建外源性特征 𐟛 ️ 外源性特征就是那些和目标值y相关的特征。静态特征（S）是那些随时间不会变的特征，比如某个地方的平均气温。历史特征（lagy）则是之前时间点的y值，而当前特征（C）则是当前时间点收集到的特征。多步预测的两种方法 𐟚€ 递归法在训练阶段，模型预测每个时间点的y值。在预测阶段，模型递归输出下一个时间点的y值，有点像RNN（循环神经网络）的做法。单独建模如果你想预测未来n步，那就需要训练t+1到t+n的预测模型。每次预测时，调用n个模型进行预测。个人小建议 𐟒እˆ륰看XGBoost：虽然很多人觉得XGBoost只是个简单的梯度提升树模型，但在时序预测上，它的表现真的不输那些复杂的网络模型。多尝试多实践：理论再好，也要亲自上手试试才知道效果如何。建议大家多尝试不同的建模方法和参数配置，找到最适合自己数据的那一套。结语 𐟌Ÿ 总的来说，XGBoost在时序预测上的表现确实让人眼前一亮。无论你是新手还是老手，都值得一试。希望这篇文章能对你有所帮助，欢迎大家分享你的心得和经验！

航空航天工程选题推荐：每天一个新思路嘿，大家好！今天给大家带来一些航空航天工程方向的选题推荐，绝对干货满满！𐟚€ 故障诊断方向 𐟛 ️ 首先，咱们来看看故障诊断这个方向。你知道吗？航空发动机的跨域故障诊断可是个大问题！这个选题叫“基于域适应方法的航空发动机跨域故障诊断”，听起来就很有意思吧？基本思路就是用域适应方法来处理这个问题，感觉像是给发动机装了个“智能大脑”。循环神经网络预测方向 𐟕𘯸 接下来是循环神经网络预测方向。这个方向有两个选题：选题A：考虑数据不平衡分布的航空发动机剩余使用寿命预测。这个选题主要是用时序预测网络来处理数据不平衡的问题，感觉像是给发动机的寿命预测上了个“保险”。选题B：基于域适应方法的航空发动机跨域剩余使用寿命预测。这个选题和上一个有点类似，但更侧重于域适应方法的应用，让预测更准确、更可靠。总结 𐟓 总的来说，这些选题都很有趣，也很有挑战性。无论你是对故障诊断还是循环神经网络感兴趣，这些选题都能满足你的需求。希望这些推荐能给你一些灵感，找到适合自己的研究方向！加油！𐟒ꀀ

FoundTS：首个覆盖多场景的时序预测基础模型评测基准「数据派thu的精心推荐」 FoundTS：首个覆盖多场景的时序预测基础模型...

阿里新模型，天气预报准！天气预报竟然能精准到1公里范围，还逐小时更新？！这简直是科技界的天气预报神器！𐟤11月6日，阿里巴巴达摩院正式发布了八观气象大模型。𐟌ˆ𐟌ž 据官方介绍，这个模型在全球气象模型的基础上引入了区域多源数据，精度高达1公里*1小时，比传统天气预报的准确度提升了40%！𐟒𛥥Ž再也不用担心被“天气预报”骗了！☔️ 这个模型通过大幅提升对温度、辐照、风速等关键气象指标的预测性能，率先在新能源占比高的新型电力系统中应用。它助力国网山东电力调控中心成功预测了多次极端天气，新能源发电功率和电力负荷预测准确率分别提升至96%和98%以上。𐟔‹⚡️ 这波操作简直为新能源发展开挂！达摩院决策智能实验室基于在数学建模、时序预测、可解释AI等领域多年的技术积累，构建了区域高精度天气预报模型。通过融合当地的场站数据、气象实况、雷达图像、卫星图像、开源地形等多源多模态数据，增强预报结果细粒度和准确度，可实现逐小时1公里网格的气象预报更新。该“全球-区域”协同预测的气象大模型正式命名为“八观”，意为“八方洞察，观测万象”。据介绍，八观气象大模型通过预训练和孪生MAE掩蔽自编码器结构，提供更好的初始化参数，学习隐藏在高波动的天气数据下的鲁棒特征表示，实现对天气的精准把握。实际数据显示，该模型在区域辐照度、风速、云量及气温等方面的预测精度，较传统天气预报分别提高了40%、27%、24%和11.8%。不仅如此，未来还能用于航空预警、农业生产、体育赛事筹备等多个领域。𐟛밟Œ𞢚𝯸 简直就是全能型选手！

一文汇总：时序预测中的多频率建模方法「数据派thu的精心推荐」一文汇总：时序预测中的多频率建模方法

𐟧 神经网络大揭秘𐟔 𐟎“卷积神经网络（CNN）是深度学习的一大突破！它在图像分类、回归预测和时序预测中大放异彩。𐟖𜯸通过CNN的强大特征提取能力，我们可以准确识别图像中的对象，并进行精确分类。𐟓ˆ同时，CNN还能从输入数据中提炼出有用特征，映射到目标值，实现回归预测的准确性。𐟕𐯸更厉害的是，它的卷积核权重在输入的所有部分都是共享的，这意味着无论时间序列的哪个位置，CNN都能识别出相同的模式，大大提升了泛化能力！𐟒ꀀ

𐟓…中兴智算面试全攻略：一面二面经验分享𐟓… 𐟔 一面：8月5日 𐟓𒠩⨯•形式：腾讯会议 𐟑堩⨯•官：两位 𐟔„ 面试流程：出示身份证和学生证主面试官提问： “华为杯”数模竞赛相关问题 C语言中全局变量、局部变量、全局静态变量的区别单向链表和双向链表的区别哈希表的概念、优缺点介绍最熟悉的实习或项目经历是否接受其他工作，如开发、通信等副面试官提问：排序算法（快排、归并排序、冒泡排序，补充了堆排） A树和B树 LSTM、GRU以外的最新时序预测方法大模型的使用经验，如预训练、微调、精调如何利用大模型提升实习效果 𐟔 二面：8月13日 𐟓𒠩⨯•形式：腾讯会议 𐟑堩⨯•官：两位 𐟔„ 面试流程：自我介绍简要介绍实习经历如何处理领导不合理指示如何避免项目意外情况项目中遇到的困难及解决方法个人家庭情况（家乡、是否独生子女、弟弟情况）对中兴的了解程度期望薪资（从网上了解中兴对校招生友好，待遇好） 𐟓 总结：二面氛围友好，面试官和善。

𐟚€多输入LSTM时序预测：遗传算法优化 𐟓š 遗传算法（GA）与卷积神经网络-长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）的完美结合，实现了多输入数据的时序预测。 𐟔砤𛣧 亮点： 𐟌 Matlab平台编译，支持多输入数据预测，可自定义输入变量数量。 𐟓Š 归一化训练数据，提升网络泛化能力。 𐟔 通过GA算法优化CNN-LSTM网络参数，记录最优解。 𐟚€ 迭代过程中显示优化进度条，实时掌握程序运行状态。 𐟓Š 自动输出多种误差评价指标，提供丰富的实验效果图片。 𐟌Ÿ 代码优势： 𐟓 详细注释，适合初学者快速上手。 𐟒𛠧›𔦎娿行Main函数即可查看所有结果，操作便捷。 𐟓š 编程习惯良好，代码逻辑清晰，易于阅读。 𐟓Š 数据采用Excel格式输入，方便替换，适合快速实验。 𐟎蠥‡𚥛𞨯槻†、丰富、美观，直观展示运行效果。 𐟓˜ 附带详细的说明文档，包含算法原理和使用方法说明。

时间序列预测的9种方法 1⃣ 传统时序模型（ARMA/ARIMA） ARMA和ARIMA是常见的线性模型，适用于具有自相关特征的时间序列。通过识别AR和MA项，可以处理不同类型的序列波动。对于金融时间序列，尤其有效。 2⃣ 时间序列分解使用加法或乘法模型，将时间序列拆分为趋势、季节性、循环变动和不规则变动四部分。加法模型适合固定幅度的波动，乘法模型适合比例变化，能够为复杂时间序列提供更精细的分析。 3⃣ 周期因子法周期因子法通过提取时间序列的周期性特征进行预测。观察到周期性后，可将其作为基准方法。在多个竞赛中，这种方法表现稳定，可以帮助提高成绩。 4⃣ 线性回归通过提取时间的周期性特征，并将其转化为0-1哑变量，例如星期几、节假日等作为特征。该方法不依赖滑窗，是常见的基准方法之一，能够简单有效地处理周期性数据。 5⃣ 特征工程与高级模型通过特征工程提取关键特征，再结合XGBoost、LSTM或时间卷积网络（TCN）等深度学习模型，处理大规模时间序列问题。在电商销量预测等领域应用广泛。 6⃣ 转化为监督学习问题将时间序列数据转化为监督学习数据集，使用LSTM、TCN或Attention-based模型进行训练。这种方法特别适合处理长时间依赖的复杂序列。 7⃣ Facebook-Prophet Prophet是一种灵活且易于使用的时间序列预测工具，能够处理趋势、季节性以及节假日等因素。它在控制程度和可解释性上具有优势，适合多种实际应用场景。 8⃣ 深度学习组合模型结合CNN、RNN和Attention机制，捕捉时间序列的局部和全局依赖关系。这类组合模型如LSTNet和TPA-LSTM在处理长短期依赖和复杂时序上表现突出。 9⃣ 时间序列图像化将时间序列转化为图像，再使用卷积神经网络进行分析，如GAF方法和短时傅里叶变换。适用于需要捕捉时间序列深层次模式的场景。

3D目标检测还有未来吗？𐟤” ### 自动驾驶的需求变化 𐟚— 在自动驾驶领域，4D建模变得越来越重要，而不仅仅是静态的3D建模。虽然很多公司都在宣传他们的Occupancy Network，但实际上展示的更多是3D建模，离特斯拉提出的Occupancy Flow概念还有很大差距。下游任务的挑战 𐟌 下游的路径规划需要预测未来几秒的轨迹，这意味着需要对未来的世界进行建模。Voxel级别的表示在时序目标检测和预测方面存在困难，尤其是预测未来轨迹时，需要处理目标与环境之间的交互。直接使用网络输出的流量来推断未来，可能导致目标在时序变化中出现不稳定性。完整的上下游Pipeline 𐟛 ️ 虽然可以基于Occupancy建立一整套上下游的Pipeline，但要解决跟踪抖动和预测不稳定等问题，过程相当复杂。因此，Occupancy Network的作用在逐渐被替代。目前，特斯拉等公司正在开发的world model和端到端（end-to-end）解决方案，通过神经网络直接预测未来场景并输出规划和控制结果。 Occupancy Network的地位 𐟏… 在新的自动驾驶框架中，Occupancy Network可能只是一个中间表示，甚至不再需要这样的中间步骤。未来趋势更倾向于直接从环境建模到控制的整体网络，简化了传统复杂的流程，提升了效率和精度。总的来说，虽然3D目标检测在过去和现在都有其应用价值，但随着技术的发展和需求的变化，它可能不再是未来自动驾驶技术的核心。

专栏内容推荐

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)