Learning to Rotate: Quaternion Transformer for Complicated Periodical Time Series Forecasting

[1] John Moody, Lizhong Wu, Yuansong Liao, and Matthew Saffffell. Performance functions and reinforcement learning for trading systems and portfolios. Journal o...

层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。当要预估的时间序列之间存在层次关系，不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时，就需要利用层次时间序列预测方法解决。设想这样一种场景，我们作为政府负责旅游业的部...

文献：Shami, R. G. . (1998). Exponential Smoothing Methods of Forecasting and General ARMA Time Series Representations. Monash University, Department of Econometri...

当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本中估计模型，并使用一些误差指标来评估其预测性能。...

跟指数平滑法（ETS）同样经典的另一个时间序列预测模型是ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average Model，整合移动平均自回归模型）。ARIMA完整模型如下方程所示：...

论文地址： http://arxiv.org/pdf/2009.07517v2.pdf