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Modelos de pronóstico de series temporales profundos: una encuesta exhaustiva

Autores: Liu, Xinhe; Wang, Wenmin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Modelos de pronóstico de series temporales profundos: una encuesta exhaustiva


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Aprendizaje profundo
Pronóstico de series temporales
Transformadores
Inteligencia artificial
Investigación
Modelos de redes neuronales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 47

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El aprendizaje profundo, una técnica crucial para lograr la inteligencia artificial (IA), se ha aplicado con éxito en muchos campos. La aplicación gradual de las últimas arquitecturas de aprendizaje profundo en el campo de la predicción de series temporales (PST), como los Transformers, ha mostrado un excelente rendimiento y resultados en comparación con los métodos estadísticos tradicionales.

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