深度学习时间序列模型
时间: 2023-10-29 14:06:40 浏览: 168
时间序列模型
深度学习时间序列模型可以使用不同的方法进行建模。其中一种方法是N-BEATS模型,它具有对多个时间序列进行概括的能力。N-BEATS模型通过元学习的方式实现,其中包括内部学习过程和外部学习过程。内部学习过程帮助模型捕获局部时间特征,而外部学习过程帮助模型学习所有时间序列的全局特征。
另一种方法是Spacetimeformer模型,它将同时考虑时间和空间关系。该模型利用城市/地点之间的空间关系,从而学习额外的有用依赖。通过同时考虑时间和空间关系,Spacetimeformer模型可以更好地分析时空序列。
在实时时间序列挑战中,深度学习方法也展示出重要性。例如,在Ventilator Pressure Prediction比赛中,参赛团队使用深度学习方法来预测机械肺内压力的时间顺序。他们使用了多层深度架构,包括LSTM网络和Transformer块,来处理这个多个时间序列的问题。
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