时间序列预测模型机器学习
TimeDART:扩散自回归的自监督时间序列预测方法近年来，随着机器学习技术的进步，深度神经网络已经成为解决时间序列预测问题的主流方法。这反映了学术界和工业界在利用先进技术处理序列数据复杂性方面的持续努力。自监督学习概述基本定义自监督学习是一种创新的学习范式，其特点是模型能够从未标记数据中通过内部生成的小发猫。
国网冀北电力申请一种研发费用管理系统专利,系统通过自动化减少...它使用基于历史数据的预测模型，结合项目的具体需求，自动生成初步预算方案；预测模型采用基于时间序列分析的ARIMA模型，或者采用机器学习算法；费用录入模块：用户可以通过此模块输入实际发生的研发费用；系统支持多种费用分类和多维度标签，便于后续的费用归类和分析；费用跟踪模后面会介绍。
腾讯公司申请序列预测专利,提高序列预测准确度本申请涉及一种序列预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。涉及人工智能中的机器学习技术，包括：获取目标项目的历史数据项序列；历史数据项序列包括目标项目在多个历史时间中每个历史时间的数据项；获取历史数据项序列中每个数据项分别对应的经验知识；提取是什么。
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