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时间序列

Dec 15, 2024 Time Series Forecasting 12 min read

Informer 用 ProbSparse 注意力、编码器蒸馏、生成式解码器把 Transformer 复杂度从 O(L^2) 降到 O(L log L)。完整数学推导、PyTorch 代码与 ETT/气象 benchmark。

Nov 30, 2024 Time Series Forecasting 13 min read

N-BEATS 把深度学习的表达力和经典分解的可解释性合二为一：基函数展开、双重残差堆叠、M4 竞赛分析，以及完整的 PyTorch 代码。

Nov 15, 2024 Time Series Forecasting 12 min read

TCN 用因果膨胀卷积换取并行训练和指数级感受野。完整 PyTorch 实现，附交通流和多变量传感器两个实战案例。

Oct 31, 2024 Time Series Forecasting 11 min read

时间序列的 Transformer 全景：编码器-解码器结构、时序位置编码、O(n^2) 注意力瓶颈、Decoder-only 自回归预测与 Patching 策略。含 Autoformer / FEDformer / Informer / PatchTST 选型与可直接运行的实现。

Oct 16, 2024 Time Series Forecasting 10 min read

自注意力、多头注意力和位置编码在时间序列中的应用。逐步推导数学公式，附 PyTorch 实现和注意力可视化。

Oct 1, 2024 Time Series Forecasting 8 min read

GRU 把 LSTM 精炼为两个门，参数减少 25%，训练快 10--15%。本文用公式、基准测试和决策矩阵告诉你 GRU 何时优于 LSTM。

Sep 16, 2024 Time Series Forecasting 7 min read

LSTM 的遗忘门、输入门和输出门如何解决梯度消失问题。完整的 PyTorch 时间序列预测代码和实用调参技巧。

Sep 1, 2024 Time Series Forecasting 10 min read

从一个统一的状态空间视角推导 ARIMA、SARIMA、VAR、GARCH、Prophet、指数平滑与卡尔曼滤波，配合 Box-Jenkins 工作流、ACF/PACF 识别与可运行的 Python 代码。