Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 92): Adaptive Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich"

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Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 92): Adaptive Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich :

Die Autoren der FreDF-Methode haben den Vorteil der kombinierten Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich experimentell bestätigt. Die Verwendung von gewichteten Hyperparameter ist jedoch für nicht-stationäre Zeitreihen nicht optimal. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der adaptiven Kombination von Vorhersagen im Frequenz- und Zeitbereich vertraut machen.

Zeit- und Frequenzbereich sind zwei grundlegende Darstellungen, die zur Analyse von Zeitreihendaten verwendet werden. Im Zeitbereich konzentriert sich die Analyse auf Amplitudenänderungen im Zeitverlauf, wodurch lokale Abhängigkeiten und Transienten innerhalb des Signals identifiziert werden können. Im Gegensatz dazu zielt die Analyse im Frequenzbereich darauf ab, Zeitreihen anhand ihrer Frequenzkomponenten darzustellen, was einen Einblick in die globalen Abhängigkeiten und spektralen Merkmale der Daten ermöglicht. Die Kombination der Vorteile beider Bereiche ist ein vielversprechender Ansatz, um das Problem der Vermischung verschiedener periodischer Muster in Echtzeit-Zeitreihen zu lösen. Das Problem dabei ist, wie man die Vorteile des Zeit- und des Frequenzbereichs effektiv kombinieren kann.

Im Vergleich zu den Errungenschaften im Zeitbereich gibt es im Frequenzbereich noch viele unerforschte Bereiche. In den letzten Artikeln haben wir einige Beispiele für die Verwendung des Frequenzbereichs zur besseren Handhabung globaler Zeitreihenabhängigkeiten gesehen. Die direkte Vorhersage im Frequenzbereich ermöglicht die Nutzung von mehr Spektralinformationen zur Verbesserung der Genauigkeit von Zeitreihenvorhersagen. Es gibt jedoch einige Probleme im Zusammenhang mit der direkten Vorhersage des Spektrums im Frequenzbereich. Eines dieser Probleme ist die potenzielle Diskrepanz in den Frequenzmerkmalen zwischen dem Spektrum bekannter Daten, die analysiert werden, und dem vollständigen Spektrum der untersuchten Zeitreihe, die sich aus der Verwendung der Diskreten Fourier-Transformation (DFT) ergibt. Diese Diskrepanz macht es schwierig, Informationen über bestimmte Frequenzen im gesamten Spektrum der Quelldaten genau darzustellen, was zu Ungenauigkeiten bei der Vorhersage führt.

Autor: Dmitriy Gizlyk