时间序列资讯

AAAI2025｜时间序列演进也是种扩散过程？

在人工智能领域，目前有很多工作采用自回归方法来模拟或是替代扩散模型，其中视觉自回归建模（Visual AutoRegressive modeling，简称 VAR）就是其中的典型代表，该工作利用自回归取得了比传统基于噪声的扩散模型更好的生成效果，并且获得了人工

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时间序列数据收集固有地产生海量存储需求，这可能会压垮组织。从支持预测性维护的物联网系统到天气跟踪系统和个人健身应用程序，这些监控解决方案积累了大量的实时信息——通常每秒收集多个数据点，存储成本呈指数级增长。

时间序列数据在现代数据分析中无处不在。从金融市场的股票价格波动到生物医学领域的心电图与脑电图信号，甚至是日常生活中的用水量变化，都可以通过时间序列来表征。深入理解时间序列信号之间的关联性对于提取有意义的数据特征至关重要。本文将重点介绍两种基本但强大的分析工具：

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我们正处于这样一个时代：大型基础模型（大规模通用神经网络以无监督的方式使用大量不同的数据进行预训练）彻底改变计算机视觉、自然语言处理以及最近的时间序列预测等领域。这种模型通过实现零样本预测来重塑时间序列预测领域，允许使用新的、未见过的数据进行预测，无需针对每个

import numpy as npimport pandas as pdimport yfinance as yfimport pywtimport matplotlib.pyplot as pltimport ossp500 = yf.download('

持续聚合是高性能的PostgreSQL物化视图，它可以提升性能，并为PostgreSQL中的时间序列数据启用实时分析。

但是，Transformer并不是万能的，尤其是对于时间序列预测这样的问题来说，它的结构显得有点过于复杂。

但是，Transformer并不是万能的，尤其是对于时间序列预测这样的问题来说，它的结构显得有点过于复杂。

时间序列预测一直是金融、医疗保健和零售等行业决策的基石。从预测股票价格到优化能源消耗，挑战始终在于开发能够很好地适用于各种数据集和时间模式的模型。