Predicción de series temporales basada en extracción de características a múltiples escalas
Autores: Zhang, Ruixue; Hao, Yongtao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predicción de series temporales basada en extracción de características a múltiples escalas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Datos de series temporales
Dependencias a largo plazo
Características a corto plazo
Modelos predictivos
Modelo MSFformer
Aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Los datos de series temporales son prevalentes en el mundo real, desempeñando un papel crucial en dominios clave como la meteorología, la electricidad y las finanzas.
Descripción
Los datos de series temporales son prevalentes en el mundo real, desempeñando un papel crucial en dominios clave como la meteorología, la electricidad y las finanzas.