forecasting
【论文阅读】OneNet Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling
原始题目：OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling 中文翻译：OneNet：通过在线集成增强概念漂移下的时间序列预测模型 发表时间：2023年09月22日 平台： ......
《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记
论文标题 《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》 干什么活：交通流预测（traffic flow forecasting ） 方法：动态图卷积网络（Dynamic Graph Convolu ......
华为最高学术成果发表 —— 《Nature》正刊发表论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》
论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》的《Nature》地址： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3.pdf 论文的代码地 ......
【论文阅读】DeepAR Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks
原始题目：DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks 中文翻译：DeepAR:自回归递归网络的概率预测 发表时间：2020年07月 平台：International Journal of Forec ......
【论文阅读】Accuracy of real-time multi-model ensemble forecasts for seasonal influenza in the U.S.
原始题目：Accuracy of real-time multi-model ensemble forecasts for seasonal influenza in the U.S. 中文翻译：针对美国季节性流感的实时多模型集合预报的准确性 发表时间：2019年11月22日 平台：PLOS Com ......
Time Series Forecasting Methods
基于 EEMD-Prophet-LSTM 的滑坡位移预测 LSTM与Prophet时间序列预测实验 11 Classical Time Series Forecasting Methods in MATLAB - File Exchange - MATLAB Central (mathworks.c ......
Models List of Traffic Forecasting
模型列表 基线模型 对于时间序列预测任务：（模型在test/目录下） HA: 历史平均值，将历史流量建模为季节性过程，然后使用前几个季节的加权平均值作为预测值。 VAR: 向量自回归，这是一种常用的时间序列预测模型，用于捕捉多个变量随时间的关系。 SVR: 支持向量回归，它使用线性支持向量机进行回归 ......
学习笔记：DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting
DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting ICML2022 论文地址：https://proceedings.mlr.press/v162/lan22a.html ......
Long-term Forecasting with TiDE: Time-series Dense Encoder 学习笔记
Long-term Forecasting with TiDE: Time-series Dense Encoder 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08424 代码地址：https://github.com/google-research/google-resear ......
PyTorch-Forecasting一个新的时间序列预测库
时间序列预测在金融、天气预报、销售预测和需求预测等各个领域发挥着至关重要的作用。PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上的开源Python包，专门用于简化和增强时间序列的工作。在本文中我们介绍PyTorch-Forecasting的特性和功能，并进行示例代码演示。 完整 ......
03.Forecasting the realized volatility of stock price index A hybrid model integrating CEEMDAN and LSTM
Forecasting the realized volatility of stock price index A hybrid model integrating CEEMDAN and LSTM 预测股票价格指数的实际波动率 CEEMDAN 和 LSTM 的混合模型 波动率：波动率是金融资产价 ......