阿里提出时序预测新模型 论文入选顶会ICML2022

2022-07-12 10:37:08

云计算 阿里巴巴达摩院近期提出一种长时序预测的新模型FEDformer，精准度比业界最优方法提升14.8%以上，模型已应用于电网负荷预测。相关论文已被机器学习顶会ICML2022收录。

公司主营业务：成都网站建设、做网站、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。成都创新互联公司是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。成都创新互联公司推出郁南免费做网站回馈大家。

给定一段时期的历史数据，AI能否准确预测天气变化、电网负荷需求、交通拥堵状况？这是个时序预测问题。阿里巴巴达摩院近期提出一种长时序预测的新模型FEDformer，精准度比业界最优方法提升14.8%以上，模型已应用于电网负荷预测。相关论文已被机器学习顶会ICML2022收录。

ICML是机器学习领域的顶级学术会议，2022年度会议将于本周日（7月17日）开幕。达摩院决策智能实验室的论文《FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series Forecasting》关注了机器学习领域的经典问题：时序预测。

时间序列预测（Time Series Forecasting），通俗理解就是利用历史数据预测未来信息。预测可分为短期、中期和长期预测，需要预测的时间窗口越长，预测难度就越大。这项技术在气象、电力、零售、交通等诸多行业有广泛应用。

传统的时序预测模型一般采用LSTM、CNN等方法，精准度和使用场景都较为有限，无力处理大规模数据。近些年来，研究人员开始将transformer模型引入长时序预测，但效果仍不够理想，简单地说该模型核心中的注意力机制模块对时序数据不够敏感。

达摩院提出的长时序预测模型FEDformer，融合transformer和经典信号处理方法。比如，利用傅立叶/小波变换将时域信息拆解为频域信息，让transformer更好地学习长时序中的依赖关系。FEDformer也能排除干扰，具有更好的鲁棒性。其中专门设计了周期趋势项分解模块，通过多次分解以降低输入输出的波动，进一步提升预测精度。

达摩院FEDformer模型架构

实验证明，达摩院新模型在电力、交通、气象等6个标准数据集上均取得最佳纪录，预测精准度较此前业界最佳模型分别提升14.8%（多变量）和22.6%（单变量）。值得一提的是，该模型已走出实验室，在区域电网完成概念验证，明显提升电网负荷预测准确率。

达摩院FEDformer模型在6个数据集均取得最佳纪录

据了解，达摩院决策智能实验室旨在用数学建模来解决真实世界的复杂问题，其重点研究方向包括时序预测，今年刚在ICASSP'22 AIOps Challenge获得冠军。基于自研的时序预测、优化求解器MindOpt、安全强化学习等底层技术，达摩院打造的绿色能源AI，已逐步落地全国多家电网和发电企业，促进绿色能源消纳和电网安全运行。

网页名称：阿里提出时序预测新模型论文入选顶会ICML2022
网站网址：http://www.gawzjz.com/qtweb/news37/176087.html

网站建设、网络推广公司-创新互联，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联