在ITransformer中，原始数据一般为(B,T,N)的结构，其中B为batch size，T为序列长度，N为特征的维度。而翻转后的数据结构变为(B,N,T)，即把每个特征的时间序列数据单独拿出来作为一个序列进行处理。这种处理方式使得模型能够更专注于单个特征在时间维度上的变化情况，从而提高了时序预测的准确性。二、ITransforme
时序预测中LSTM、ARIMA、HoltWinters、SARIMA模型的分析与比较如下：1. HoltWinters模型 特点：三参数指数平滑模型，同时考虑趋势、季节性和平稳性。 适用场景：适用于具有明显季节性波动和趋势性的时间序列数据。 优势：能够平滑地捕捉时间序列中的趋势和季节性变化。2. ARIMA模型 特点：结合自回归、差分和...
为了克服这些局限性，文章提出了一种全新的基于Transformer的时序预测架构——iTransformer。iTransformer并不改变Transformer的网络架构，而是转换了注意力机制和前馈网络的作用。它将不同的变量分开考虑，每个变量被编码成的token，利用注意力机制建模不同变量间的相关性，而利用前馈网络建模变量的时序相关性...
Informer是一个长序列预测模型，它针对Transformer模型在长序列预测中遇到的问题进行了改进。首先，Informer解决了长序列预测的困扰，使得模型能够处理更长的输入序列。其次，Informer将Transformer的O(L^2)时间复杂度降低为O(LlogL)，提高了模型的计算效率。Informer的总体架构仍然遵循Transformer的编码器和解码...
时间滑窗：改变数据的组织方式，使用xgboost、LSTM模型、时间卷积网络等高级模型进行预测。监督学习：将时间序列转化为监督学习问题，使用xgboost、LSTM模型、时间卷积网络、seq2seq（attention-based model）等模型进行预测。六、 Prophet 原理：类似于STL分解思路，但在控制程度和可解释性上比传统时序...
史上最全的9种时序预测算法全家桶包括：BP神经网络时序预测算法：核心：基于反向传播算法的有监督学习神经网络。特点：可以处理非线性问题，支持并行计算，能自适应学习和调整权值和偏置值。SVM支持向量机时序预测算法：核心：在高维空间中找到最优超平面分隔样本。特点：适用于高维数据和小样本数据，可通过核...
可以，DeepSeek能做时序预测。从功能特性来看，DeepSeek支持线性回归、时间序列分析等预测模型，20秒内即可完成趋势预测，还可生成饼图、折线图等多种可视化图表并提供HTML格式下载。它基于深度学习模型，如LSTM、Transformer，能捕捉时序数据的非线性规律与潜在结构，支持动态参数调整。在实际应用场景中，Deep...
DeepSeek可以做时序预测。DeepSeek作为一款专业的数据分析工具，在时序预测方面展现出了强大的能力。它支持线性回归、时间序列分析等预测模型，这些模型能够捕捉时序数据的非线性规律与潜在结构，从而实现对未来趋势的准确预测。DeepSeek的时序预测功能在20秒内即可完成，为用户提供了高效、便捷的预测服务。在实际...
以下是从运维需求源头出发,逐步推导出的AIOps平台架构设计与组成的关键要素,以及时序预测、异常检测、模式概要等原子场景的分析原理与实现方式。 一、AIOps平台的核心目的与架构 AIOps平台的核心目的是通过引入机器学习、大数据等技术,实现运维工作的智能化,从而减轻运维人员的工作量,提升运维效率。在构建AIOps平台时,我们...
阿里达摩院提出了一种名为FEDformer的长时序预测新模型。以下是关于该模型的详细介绍：模型名称与精准度：新模型名为FEDformer，其精准度比业界最优方法提升了14.8%以上。应用场景：该模型已应用于电网负荷预测，并在多个标准数据集上取得最佳纪录，包括电力、交通、气象等领域。技术特点：FEDformer融合了...
