时间序列预测论文

### 时间序列预测相关论文总结 时间序列预测是一个重要的研究领域，在多个应用场景中具有广泛的实际意义。以下是几篇与时间序列预测相关的研究成果及其下载链接： #### 1. **Learning Temporal Causal Sequence Relationships from Real-Time Time-Series** 这篇来自 IJCAI 2021 的论文探讨了如何从实时时间序列数据中学习因果关系[^1]。该研究提出了一个新的框架，用于识别和建模时间序列中的因果依赖关系，这对于理解复杂系统的动态行为至关重要。 - 论文链接：未提供具体 URL，请查阅 IJCAI 官方网站或联系作者获取更多信息。 --- #### 2. **TimeXer: Enhancing Transformer with External Variables for Time Series Prediction** 此研究介绍了 TimeXer 方法，这是一种改进版的 Transformer 架构，允许模型利用外部变量来提高时间序列预测性能[^2]。这种方法特别适用于多源输入场景下的预测任务，例如气象预报、金融市场分析等。 - 更多详情可参考原文章节描述或查找 AI 领域的相关会议记录。 --- #### 3. **Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models** ICLR 2024 上发表的一篇重要论文《Time-LLM》展示了如何通过重新设计大规模语言模型 (LLMs)，使其适应于时间序列预测任务[^3]。这项工作表明 LLMs 不仅限于自然语言处理，还能扩展到其他结构化数据分析领域。 - 论文链接： - arXiv 版本: [https://arxiv.org/abs/2310.01728](https://arxiv.org/abs/2310.01728) - ICLR 版本: [https://openreview.net/forum?id=Unb5CVPtae](https://openreview.net/forum?id=Unb5CVPtae) - 开源代码地址: [https://github.com/KimMeen/Time-LLM](https://github.com/KimMeen/Time-LLM) --- ### 实现示例 以下是一段简单的 Python 脚本，展示如何加载并解析上述提到的部分公开资源（以 `Time-LLM` 为例）: ```python import requests def download_paper(url, filename="paper.pdf"): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.content) print(f"Downloaded {filename} successfully.") else: print("Failed to download the paper.") # 使用示例 download_paper("https://arxiv.org/pdf/2310.01728", "time_llm_paper.pdf") ``` ---