时间序列 - 电子工程专辑

时间序列

可识别时间序列数据趋势的嵌入式人工智能系统

技术创新通常会在几十年内掀起改变人类生活的浪潮：电力、计算机、互联网。最近的浪潮是人工智能 (AI)。自诞生以来，人工智能主要局限于大型计算平台。然而，先进处理器技术和高效人工智能网络的融合带来了突破性创新，使人工智能可以在嵌入式系统中运行。这些系统通常配备专门的人工智能专用处理器和支持机器学习的传感器，可实现前所未有的“边缘”功能。这些功能使预测性维护达到了新的水平。嵌入式人工

艾睿电子技术和方案 2024-08-15 457浏览
【建议收藏】时间序列预测paper、应用汇总

Optiver是全球顶尖的量化交易公司。10个月前，Optiver在Kaggle上面办的一场预测股票市场波动率的比赛。这场比赛吸引了超过3800支队伍参加，其中相当一部分选手梦想着训出一个模型、指导购买股票、一夜暴富，迎娶白富美走上人生巅峰。然后当然是没有然后的。这场比赛的落地场景——金融量化正是时间序列预测应用最广泛的领域之一。并且随着机器学习和深度学习算法地更广泛应用，时间序列预测的落地场景越

OpenCV学堂 2022-08-19 1364浏览
【建议收藏】时间序列预测应用、paper汇总

这是8个月前，全球顶尖的量化交易公司Optiver在Kaggle上面办的一场比赛——预测股票市场波动率、时间序列预测任务。这场比赛吸引了超过3800支队伍参加，其中相当一部分选手梦想着训出一个模型、指导购买股票（OR彩票）、一夜暴富，迎娶白富美走上人生巅峰。然后当然是没有然后的。抛开部分参赛选手难以实现的梦不谈，这场比赛的火爆代表着一个现象——时间序列预测这一传统技术，由于机器学习和深度学习方法的

OpenCV学堂 2022-06-22 1611浏览
入行时间序列预测必读的4篇论文(附代码)

时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域，传统的统计学算法（e.g. ARIMA, ETS, GARCH)以及近年来的机器学习（e.g. 广义线性模型，xgboost)、深度学习算法(e.g. LSTM，CNN，Transformer) 都可以用于时间序列预测，不同方法各有长处和短处。传统的统计学习方法需要结合时序领域特有的统计学分析（e.g. 自相关系数ACF、偏相关系数PACF、平稳性检验等）

OpenCV学堂 2022-03-30 3356浏览

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