本文介绍了基于自适应交互模态探索的多模态集成的预测与决策，由于多模态交互的复杂性，在拥堵且动态的环境中导航给自动驾驶系统带来了重大挑战，其中各种交通参与者和自动驾驶车辆的行为是复杂的，并且是隐式耦合的，本文提出了一种新的框架，即多模态集成的预测与决策，MIND，，其通过高效地生成涵盖多种不同交互模态...

  ​前言在时间序列预测任务中，像EMD，经验模态分解，、CEEMDAN，完全集合经验模态分解，、VMD，变分模态分解，等分解算法的使用有可能引入信息泄露，具体情况取决于这些方法的应用方式，信息泄露的主要风险在于，将未来的信息泄露给了模型，使得模型在实际应用中表现得比应有的好，为了防止信息泄露，我们在分...

  1创新模型效果，1.1模型评估，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型创新点介绍2.1结合Informer和BiGRU，GATT的优势通过将这两种模型并行使用，可以更好地捕捉不同时间尺度上的模式，提高预测的准确性和鲁棒性，2.2并行模型架构并行使用Informer和BiGRU，G...

  今天给大家介绍一篇VLDB2024中时间序列预测Benchmark的工作，文章由华东师范大学，华为云，奥尔堡大学联合发布，该论文提出了TFB，时间序列预测基准测试，，这是一个新颖的自动化基准测试框架，旨在通过包含来自十个不同领域的数据集，并提供一个灵活、可扩展且一致的评估流程，对包括统计学习、机器学...

  今天给大家介绍一篇最新的大模型，时间序列预测工作，由康涅狄格大学发表，提出了一种将时间序列在隐空间和NLP大模型对齐，并利用隐空间prompt提升时间序列预测效果的方法，论文标题，S2IP，LLM，SemanticSpaceInformedPromptLearningwithLLMforTimeSe...

  这篇文章给大家介绍一下ICLR2024中，用对比学习强化时间序列预测的一篇工作，这篇文章是韩国KAIST发表的工作，通过在时间序列预测中引入对比学习，实现对Encoder建模窗口以外全周期时间序列信息的应用，论文标题，SELF，SUPERVISEDCONTRASTIVEFORECASTING下载地址...

  Transformer在时间序列中已经应用比较广泛，但是最近一些针对Transformer的研究工作指出，Transformer的self，attention机制在建模序列数据时，比较倾向于学习低频的信息，而忽略了高频信息，造成频率偏差问题，影响了预测效果，在时间序列预测中，这个问题也存在，为了解决...

  在最近的时间序列预测研究工作中，有一类工作将图学习和时间序列结合了起来，从图学习的视角理解时间序列预测，这类工作中，一种是用图学习建模多变量间的关系，解决多元时序预测问题；另一种是直接把时间序列中的各个时间步看成图中的一个节点，用图学习建模时间步之间的依赖关系，这篇文章汇总了近期4篇图学习视角解决时...

  前言在时间序列预测任务中，像EMD，经验模态分解，、CEEMDAN，完全集合经验模态分解，、VMD，变分模态分解，等分解算法的使用有可能引入信息泄露，具体情况取决于这些方法的应用方式，信息泄露的主要风险在于，将未来的信息泄露给了模型，使得模型在实际应用中表现得比应有的好，为了防止信息泄露，我们在分解...

  当人们还在呼唤GPT，5、辗转于各种聊天机器人争夺战时，Google已经把人工智能模型与现实世界的距离又拉近了一大步，最近，GoogleDeepMind的AlphaFold3的问世标志着人工智能在生命科学领域的一个重大突破，其对蛋白质、DNA、RNA以及其他生命分子的结构预测不仅精确无比，还重新定义...

  今天给大家介绍一篇WWW2024中，由于新嘉博国立大学和香港科技大学联合发表的多模态时间序列预测模型UniTime，通过文本信息实现统一跨域时间序列预测，论文标题，UniTime，ALanguage，EmpoweredUnifiedModelforCross，DomainTimeSeriesFore...

  大语言模型的成功充分证明了Transformer架构的先进性，越来越多的人希望把它应用到其它领域，而非NLP领域本身，因而也催生了以一套Transformer架构统一各种模态的研究热点，而在工业界有一个非常常见的场景却鲜有涉及，那就是结构化数据的时序预测类场景，通常认为这种方式利用统计和经典回归类模...

  今天给大家介绍一篇CIKM2024中的时间序列预测工作，这篇文章针对高维多变量时序预测问题，提出了一种基于Transformer的建模方法，论文标题，ScalableTransformerforHighDimensionalMultivariateTimeSeriesForecasting下载地址，...

  Transformer的序列建模能力，让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构，但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等，这些都给Transformer在时间序列预测场景中的应用带来了新的挑战，也使业内出...

  在多元时间序列预测中，如何建模多变量之间的关系一直是研究热点，过去一年最火的研究方向之一就是多元时间序列应该采用channeldependent，多变量联合建模，还是channelindependent，多变量独立建模，，以及channeldependent的各种改进方法，近期，一种新的探索多变量建...