哪个网站可以自己做行程,安徽工程信息网官网首页,wordpress上传媒体文件大小修改,荆州网站seo时间序列是按照时间发生的先后顺序进行排列的数据点序列#xff0c;简称时序。时间序列预测即运用历史的多维数据进行统计分析#xff0c;推测出事物未来的发展趋势。时间序列预测是最常见的时序问题之一#xff0c;在很多行业都有其应用#xff0c;且通常时序预测效果对业…时间序列是按照时间发生的先后顺序进行排列的数据点序列简称时序。时间序列预测即运用历史的多维数据进行统计分析推测出事物未来的发展趋势。时间序列预测是最常见的时序问题之一在很多行业都有其应用且通常时序预测效果对业务有着重大影响。例如
零售企业 预测产品销量可以为企业备货、配送、运营策略的制定提供有效依据显著降本增效电网公司 预测发电量与用电量可以使电网的调度更加合理化发挥最大效能制造企业 提前预测生产设备可能发生的故障可以提前预警、维修降低停工造成的损失新能源车企 实时预测电池剩余电量、预测剩余寿命可以更经济、更合理的使用车辆金融领域 利率、股票、现金流、外汇等走势预测都对经济产生重大影响。
为加快企业智能化转型进程降低时序技术应用门槛飞桨持续进行产品技术打磨推出了基于启发式搜索和集成学习的高精度时序模型PP-TS在电力场景数据集上经过验证精度提升超20%。PP-TS目前已正式上线飞桨AI套件PaddleX源码全部开放您可以在AI Studio星河社区云端或者PaddleX本地端尽情探索灵活选择工具箱或开发者模式尝试结合到真实的业务场景中去。
注在工具箱模式中您只需提供一个场景下的历史数据PP-TS就能为您准确预测出该场景下未来一段时间内的数据情况。除PP-TS外飞桨也提供了8种业界领先的时序预测方法即TimesNet, TiDE, PatchTST, DLinear, RLinear, NLinear, Nonstationary Transformer和XGBoost以便您对比使用。
精彩直播预告
为了让广大开发者和企业更详细了解以及便捷地应用PP-TS百度高级工程师孙婷将于10月25日周三20:30为大家带来一期精品课程深度解析时间序列预测技术和适用场景更有基于PaddleX中高精度PP-TS模型完成电压时序预测的实战教学。未来我们也将持续为广大开发者和企业带来飞桨AI套件PaddleX中精选模型技术详解与场景范例敬请期待
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基于PaddleX的时序预测项目实战教学 PP-TS整体介绍
随着5G时代的到来企业逐步进入数字化转型新阶段面临越来越多复杂时间序列预测场景如设备剩余寿命预测、电力负荷预测等。在复杂时序预测场景下长时序、多变量、非平稳等特性严重影响模型预测的精度对时序预测任务提出了更高的要求。因此我们基于启发式搜索和集成方法研发的时序预测模型PP-TS能够根据不同场景自适应的选择模型并通过模型融合助力预测更加准确。 整体的技术框架图如下图所示 PP-TS主要从三个角度进行了深入探索主要包括
基础单模型 深度模型一般拟合能力强Transformer-based方法善于捕捉长期依赖而机器学习方法具有更好的可解释性PP-TS选择了前沿深度模型和传统方法的结合包含TimesNet, TiDE, PatchTST, DLinear, RLinear, NLinear, Nonstationary Transformer和XGBoost。启发式搜索 将单模型是否被选择建模成0/1问题通过遗传算法对选择的组合进行精度评估通过选择交叉变异进化筛选最优组合。模型集成 将被选择的模型进行集成结果融合得到精度最佳的方法。
如何创建PP-TS模型产线
飞桨AI套件PaddleX已上线飞桨AI Studio星河社区大家可通过项目大厅进入到PaddleX官网在精选模型库中选择PP-TS创建属于你自己的PP-TS模型产线。
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PP-TS - 飞桨AI Studio星河社区
2.PaddleX官网
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3.PaddleX官方频道
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