时序约束方法——输入时序约束一、系统同步输入示例二、源同步输入示例三、UCF源同步DDR边缘对齐示例四、UCF源同步DDR中心对齐示例五、UCF系统同步SDR示例总结 在本节中，我们学习了输入时序约束的方法。其中，偏移输入（OFFSET IN）约束用于指定输入时序要求。那么，我们要对输入进行怎样的约束是由输入时序要求所决定的，而输入时序要求取决于接口的类型（源同步或者系统同步）和数据速率（
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2024-04-11 22:04:24
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HTNE是北航老师提出的针对时序网络(temporal network)嵌入的一个模型，论文发表在2018年KDD上。时序网络，即网络是随时间动态变化的（节点和边会增加或减少）。文章研究了时序网络的embedding问题，旨在建模网络的时序形成模式，从而提升网络embedding的效果。文章通过节点的邻居形成序列（neighborhood formation sequence）建模节点的演变过程，
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2024-04-29 14:16:28
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什么是时序图时序图(Sequence Diagram)，又名序列图、循序图、顺序图，是一种UML交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。它可以表示用例的行为顺序，当执行一个用例行为时，其中的每条消息对应一个类操作或状态机中引起转换的触发事件。教你如何看懂时序图操作时序永远使用是任何一片IC芯片的最主要的内容。一个芯片的所有使用细节都会在它的官方器件手册上包含。所以使
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2024-07-22 07:22:19
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本文是在实现IVQA模型时的一些记录，该模型使用的是RNN建模，因此借此机会回顾一些Seq2Seq模型的写法，以及Pytorch的使用。1.LSTM：看结构图就可以明白LSTM的机理。 LSTM是一种使用了“门控”方式的RNN，最原始的RNN的结构上，其实就是一般的MLP网络，但是有一个“自回归的状态输出”。门控机制其实可以看作注意力机制，形式上是类似的。 具体的，LSTM有三个门，被称作是输入门
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2024-01-13 13:54:17
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论文3 Spatial temporal graph convolutional networks for skeleton-based action recognitionMotivation传统的建模骨架的方法通常依赖于手工特征或者遍历规则，这样会限制表达能力和泛化能力；基于大规模数据集的用GCN来建模动态图的方式，目前还没有被探索过。Model数据可以可视化为下图： 整个模型的结构如下：
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2023-08-11 16:51:47
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时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测 目录时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测。灰狼算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数。输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据
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2024-01-18 21:03:39
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时序卷积网络https://baijiahao.baidu.com/s?id=1677236455062512984&wfr=spider&for=pchttps://unit8.com/resources/temporal-convolutional-networks-and-forecasting/
原创
2023-10-08 09:08:32
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目录1.RNN层循环神经网络介绍RNN层原理RNN的缺点实现一个RNN（多层或单层）2.时间序列预测 1.RNN层循环神经网络介绍循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）循环神
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2023-10-14 22:27:21
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本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法，可以很大程度上帮助改善最终预测效果。异常分类时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。常见的异常有如下几种：革新性异常：innovational outlier (IO)，造成离群点干扰
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2023-12-25 10:10:23
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时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。通常，时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“单步预测”，因为仅要预测一个时间步。例如，给定最近7天观察到的温度：单步预测仅需要在时间步骤8进行预测。在一些时间序列问题中，必须预测多个时间步长。与单步预测相比，这些称为多步时间序列预
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2023-12-01 15:42:02
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论文标题： Triformer: Triangular, Variable-Specific Attentions for Long Sequence Multivariate Time Series Forecasting 摘要各种现实应用依赖于遥远未来的信息来进行决策，因此需要高效和准确的长序列多元时间序列预测。尽管最近的基于注意力的预测模型在捕捉长期依赖性方面表现出很强的能力，但它们仍然受到
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2023-12-15 21:19:13
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1. 说明 Prophet是FaceBook开源的时序框架。非常简单实用，你不需要理解复杂的公式，看图，调参，调用十几行代码即可完成从数据输入到分析的全部工作，可谓懒人之利器。 在效果方面，我在同一项目中尝试了ARIMA，将星期和节假日作为特征代入GBDT，Prophet，相对来说，Prophet效果最好，当然这与数据有关，也不能一概而论。总之，Prophet效果挺好的，训练速度也挺快。 Prop
# 时序神经网络原理及应用
时序神经网络（Sequential Neural Network）是一种能够处理时序数据的神经网络模型。它具有记忆性和时间相关性，适用于处理具有时间顺序关系的数据，如文本、音频、视频等。本文将介绍时序神经网络的原理和应用，并通过代码示例展示其在文本分类任务中的应用。
## 时序神经网络原理
时序神经网络是一种循环神经网络（Recurrent Neural Netw
原创
2024-03-24 04:47:15
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时序预测模型——LSTNet作者：陈东瑞1. 背景多元时间序列数据在我们的日常生活中无处不在，从股票市场的价格，高速公路上的交通流量，太阳能发电厂的输出量，不同城市的温度等等。 在这样的应用中，用户通常对基于时间序列的历史观察来对新趋势或潜在危险事件的进行预测。 例如，可以基于几个小时前的交通拥堵模式来设计更好的路线计划，通过预测将来股票市场来获得更大的收益。 在这些实际场景中的时间序列通常涉及长
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2024-05-13 12:03:18
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时序数据特征提取时间序列的表示方法分段线性表示分段线性表示符号化聚合近似时间序列的相似性度量方法Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ距离动态时间弯曲符号化距离基于模型的距离度量方法时间序列的特征提取方法基于统计特征的分类特征提取基于构建模型的分类特征提取基于变换的分类特征提取基于分形理论的分类特征提取 特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性
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2024-01-30 00:09:49
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# 使用Python实现TCN时序卷积网络预测交通流量
## 引言
交通流量预测是交通管理中一个至关重要的问题。时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）因其优秀的序列处理能力，近年来逐渐成为一种有效的预测方法。在本篇文章中，我们将通过实际的代码示例，手把手教你如何利用Python实现TCN来预测交通流量。
## 流程 Overview
以下是实
本系列是整理关于用图神经网络（特别是图卷积）来建模时序图数据的论文。 2016-2017基本概念论文1 Structural Sequence Modeling with Graph Convolutional Recurrent NetworksMotivationMethodModel 1Model 2Result论文2 Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning
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2023-12-03 15:40:54
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目录1. reg2reg1.1. 建立时间
T
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2023-09-04 16:27:39
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什么是时序图时序图(Sequence Diagram)，又名序列图、循序图，是一种 UML 交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。使用场景时序图的使用场景非常广泛，几乎各行各业都可以使用。当然，作为一个软件工作者，我这边主要列举和软件开发有关的场景。1. 梳理业务流程一般的软件开发都是为了支撑某个具体的业务。有时候业务的流程会比较复杂，涉及到多种角色，这时就可以使
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2023-11-10 05:08:20
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## 时序图与 Python 实现
时序图（Sequence Diagram）是一种用于描述系统中对象之间交互的图形化表示。它侧重于时间顺序和各个对象之间的消息流，对于理解和设计复杂的系统尤为重要。在本文中，我们将介绍时序图的基本概念，并提供一个使用 Python 的示例，以及如何通过 Mermaid 语法来展示类图和旅行图。
### 一、时序图的基本概念
时序图主要用于展示对象之间的动态交
