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Patch粒度图学习多元时序预测新方法,灵活建模变量间和时序间关系

圆圆的算法笔记  · 公众号  ·  · 2025-02-05 22:13
    

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点关注,不迷路,用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “, 加入圆圆算法交流群~ 扫码加入👇 时序领域最大交流社区 海量时序干货资料下载 ( 已有 1000+ 同学加入学习, 800+ 干货笔记) 今天给大家介绍一篇多元时间序列预测的文章,本文为了平衡Channel Independent和Channel Dependent各自优势和劣势,提出了一种基于图学习的多元时间序列预测方法,能够从数据中筛选出对最终预测最优效果时间维度、变量维度间的关系。 论文标题 :TimeFilter: Patch-Specific Spatial-Temporal Graph Filtration for Time Series Forecasting 下载地址 : https://arxiv.org/pdf/2501.13041 1 研究背景 多元时间序列预测中,Channel Independent和Channel Dependent各有优势和劣势。前者将每个变量的时间序列独立的建模,忽略了变量间关系;后者同时建模变量间关系,但是时间序列变量间关系复杂,容易出现 ………………………………

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