AAAI2023预测
时间: 2023-10-08 15:09:05 浏览: 68
很抱歉,根据提供的引用内容,我没有找到关于AAAI2023预测的相关信息。请提供更多细节或引用内容,我将尽力回答您的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [AAAI 2023 | 面向低质量数据的时空预测](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/130312828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
AAAI2024预测
很抱歉,但我无法找到关于AAAI2024的任何信息。我只能提供与AAAI-2020和AAAI-2021相关的引用内容。是关于AAAI-2020论文中的一篇与视频语言查询相关的文章引用,是关于AAAI-2021的一篇与交通流预测相关的文章引用。根据我所了解的信息,AAAI2024预测目前可能还没有相关的可引用内容。如果你对AAAI2024有特定的问题,我可以尽力帮助你回答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CBP:AAAI-2020论文“通过上下文边界感知的预测将视频中的语言临时查询”的正式Tensorflow实施](https://download.csdn.net/download/weixin_42132325/18335619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [AAAI2021论文速递:基于时空图扩散网络的交通流量预测](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/114985195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Transformer时间序列预测
Transformer在时间序列预测中的应用是基于其在序列建模方面的强大能力。时间序列数据具有自相关性、周期性以及长周期序列预测等特点,因此在使用Transformer进行时间序列预测时,需要对其进行改造以适应这些特点。
有几篇论文对Transformer在时间序列预测中的应用进行了研究。其中一篇论文题为"Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting"(2019),该论文提出了一种基于Transformer的时间序列预测方法,可以解释多个时间序列的预测结果。
另一篇论文题为"Informer: Beyond efficient transformer for long sequence timeseries forecasting"(AAAI 2021),该论文提出了一种名为Informer的改进Transformer模型,专门用于长序列时间序列预测任务,提高了效率和准确性。
这些研究表明,Transformer在时间序列预测中的应用有很大潜力,并且针对时间序列的特点进行改进可以提高预测的效果和解释性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型?](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/124811340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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