迁移学习作为一种强大的工具，如今已成为了时间序列预测中一个流行且有前景的领域，在提升模型性能方面遥遥领先。
这是因为，迁移学习可以通过预训练模型在大规模数据集上的学习，帮助我们在小规模数据上实现快速而准确的预测，让我们可以有机会绕过精度和速度之间的传统权衡，
加速模型的开发和训练，同时保持较高的预测精度。
因此
迁移学习+时间序列预测
在数据稀缺或标注成本高的场景下非常适用，研究价值很高。同时，由于这种技术可以更好地适应新的时序数据，它在时序预测领域的应用前景将更加广阔，是个做创新的好方向。
本文分享
迁移学习+时间序列预测
10种
最新方案
，可借鉴的方法和创新点我做了简单介绍，基本都有开源代码，方便同学们参考学习。
扫码
添加小享，
回复“
迁移时序
”
免费获取
全部论文+代码合集
CrystalGPT: Enhancing system-to-system transferability in crystallization prediction and control using time-series-transformers
方法：
作者讨论了迁移学习和时间序列预测在结晶预测和控制中的应用，提出了一个基于时间序列Transformers的新框架，这个框架利用了Transformer算法中固有的强大的迁移学习能力，解决了不同化学系统间系统转移性差的问题，并显著优于现有的LSTM模型。
创新点：
-
开发了一种新颖的时间序列Transformer框架，采用可变的编码器和解码器模块以及多头注意力机制，有效预测复杂化学系统的时间序列数据。
-
通过多头注意力机制，模型能够捕捉不同系统间的结构相似性，从而提升系统间的迁移能力。
-
CrystalGPT通过利用PBM、MEBEs和动力学结构间的相似性，实现了对新系统的无缝适应。
Tiny machine learning on the edge: A framework for transfer learning empowered unmanned aerial vehicle assisted smart farming
方法：
论文提出了一个结合了迁移学习和时间序列预测的框架，用于边缘计算中的微型机器学习（TinyML）应用，特别是在无人机辅助的智能农业领域。该方法利用了DNN和LSTM模型实现迁移学习，并通过无人机进行边缘设备上的模型更新，填补了无人机辅助TL在物联网边缘设备应用中的研究空白。
创新点：
-
引入了一个创新的框架，将TinyML与传输学习结合，用于在智能农业中预测土壤湿度。
-
采用无人机进行传输学习模型的更新和分发，通过空中更新的方式将最新的模型传输到边缘设备。
-
强调TinyML模型在精确度与处理复杂性之间的平衡，通过无人机辅助的传输学习，在智能农业生态系统中实现端到端推断。
扫码
添加小享，
回复“
迁移时序
