Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting文章内容：时间序列预测任务，单变量预测单变量，基于Llama大模型，在zero-shot场景下模型表现优异。创新点，引入滞后特征作为协变量来进行预测。获得不同频率的lag，来自glunoTS库里面的源码def_make_lags(middle:int,delta:int)->np.ndarray:"""Createasetoflagsaroundamiddlepointincluding+/-delta."""returnnp.arange(middle-delta,middle+
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数据上进行训练，展现出了极强的泛化能力。本文训练了一个Transformer模型，使用大量时序数据进行训练并在未见过的数据集上进行测试。文章在Monash时序仓库上训练了Lag-Llama。本文贡献：提
我是kotlin的新手，我在使用一本书构建的应用程序时遇到了一些问题。我在名为Forecast的单独包中有两个类，我试图在其中一个使用同名类的包中定义一些函数。这本书说要将Forecast类作为ModelForecast导入，我做到了，但现在我在追踪这种类型不匹配错误的来源时遇到了问题。似乎我的convertForecastListToDomain()方法期待其他的东西？请帮我找出我犯的错误。如果它是非常简单的东西，我不会感到惊讶，但我仍然找不到它。主要Activity.kt:packagecom.example.zacharymcdaniel.weatherkotimportandr
Cam4DOcc:BenchmarkforCamera-Only4DOccupancyForecastinginAutonomousDrivingApplications原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.17663I.引言现有的基于相机的占用估计方法仅估计当前和过去的占用状态，但自动驾驶汽车需要未来的环境条件。本文提出首个相机4D占用预测基准Cam4DOcc，包含数据集的新格式、各种基准方案，以及标准化的评估协议。数据集包含序列的语义和实例标签以及占用网格的反向向心流；基准方案包括静态世界占用模型、点云体素预测、2D-3D基于实例的预测，已经端到端4D占用预测网络
最近在看时间序列的文章，回顾下经典论文地址项目地址ForecastingatScale摘要1、介绍2、时间业务序列的特点3、Prophet预测模型3.1、趋势模型3.1.1、非线性饱和增长3.1.2、具有变化点的线性趋势3.1.3、自动转换点选择3.1.4、趋势预测的不确定性摘要预测是一项常见的数据科学任务，能够帮助组织进行容量规划、目标设定和异常检测。尽管其重要性不言而喻，但在生产可靠且高质量的预测时面临着严峻挑战，特别是当涉及到多样的时间序列且具有时间序列建模专业知识的分析师相对稀缺时。为了解决这些挑战，我们描述了一种实用的、可扩展的预测方法，将可配置的模型与分析师参与的性能分析相结合。我
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.12886.pdf论文代码：https://github.com/Nixtla/neuralforecast1.简介本篇论文是N-Beats模型的改进，不了解N-Beats模型的可以先看【论文阅读】N-BEATS长时间序列预测有两个常见的难点，一是预测结果的波动性大，二是计算复杂度高。本篇论文在N-BEATS模型的基础上，提出了一种新的模型N-HiTS，通过引入HierarchicalInterpolation和multi-ratedatasampling技术来解决上述两个问题。1.1N-HiTS和N-BEATS对比图1展示了N-
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介本文通过剖析时序预测模型背后的逻辑，介绍一些相关的基本概念、术语及算法原理。并且用Python实现了一个简单的示例应用，帮助读者理解时间序列预测的基本流程和原理。最后给出一些未来的研究方向及对现有的模型进行改进。希望能够引起大家对于时序预测领域的兴趣和重视，带来更多的人工智能创新和技术突破。2.背景介绍时序预测（Timeseriesforecasting）是指利用历史数据对将来的某种现象或状态进行预测并进行分析和评价的一项重要任务。它在经济、金融、医疗、健康保健、管理科学等诸多领域都有着广泛的应用。其过程可以分为三个阶段:收集数据、建模和预测。在收集数据的过
#论文题目：ITRANSFORMER:INVERTEDTRANSFORMERSAREEFFECTIVEFORTIMESERIESFORECASTING#论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06625#论文源码开源地址：https://github.com/thuml/Time-Series-Library#论文所属会议：MachineLearning(cs.LG)#论文所属单位：清华大学、蚂蚁集团一、导读最近，来自清华大学和蚂蚁集团的研究人员重新审视Transformer结构在时序分析中的应用，提出一个全新的反转视角——无需修改任何模块，即可实现Transforme
1.数据集数据分析Argoverse1https://www.argoverse.org/av1.html#forecasting-link下载对应的“ArgoverseHDMaps”以及“ArgoverseMotionForecastingv1.1”1.1数据集分析 通过下载SampleDatasetsv1.1>MotionForecasting文件包对数据集进行分析。这里给出了5个场景的数据csv文件，每个csv文件代表一个场景，读取任一文件，主要包括“时间戳TIMESTAMP、跟踪idTRACK_ID、目标类别OBJECT_TYPE、坐标x,y、采集的城市CITY_NAME
同时对多个区域进行序列预测，会在我们工作生活中经常预测：多个城市每日销售量预测多个渠道每日需求量预测不同景点人流量预测等一、摘要STGNNs在多维序列预测中表现超前，所以近期的多数研究都是基于此进行。而本文提出了基于序列、时间、空间编码，的简单SpatialandTemporalIDentity(STID)模型结构。其效果在多维序列预测任务上运行速度快，同时效果好，效果比邻甚至超越STGNNs。二、简介论文的背景知识，前人的工作等多序列预测往往之间具有一定的相关性。前人工作主要两大方向：GCN+RNN:2018-ICLR，MTS预测领域最经典的Baseline之一DCRNN：将交通系统的每个时
