TIMA 实验室

当时间序列遇上机器学习

TIMA实验室简介

TIMA实验室成立于2022年8月，其名字TIMA是"Time-series forecasting In Machine learnin Algorithms"的缩写。 TIMA实验室立志于研究基于机器学习算法的时间序列预测成果。尤其注重于研究深度神经网络与树模型在层次时间序列预测，迁移时间序列预测方面的算法应用于创新。

实验室成员

涂文婷

实验室负责人

香港大学计算机科学博士

上海财经大学副教授，博士生导师

赵婉婷

实验室成员

上海财经大学在读博士生

孙浩然

实验室成员

上海财经大学在读博士生

向易

实验室成员

上海财经大学在读博士生

实验室成果

  • HierNBeats: Hierarchical Neural Basis Expansion Analysis for Hierarchical Time Series Forecasting. International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2024)

  • HDResNet: Hierarchical-Decomposition Residual Network for Hierarchical Time Series Forecasting. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2023)

  • TSFRN: Integrated Time and Spatial-Frequency domain based on Triple-links Residual Network for Sales Forecasting. IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2023)

    • 公告栏

    May 12, 2023

    TIMA公开课分享系列

    当时间序列遇上机器学习

    这次分享描述了用机器学习算法来解决时间序列预测的可行性，以及如何正确地将时间序列预测任务转为机器学习可以解决的任务形式。

    分享人：涂文婷

    更多

    Mar 15, 2023

    HTS系列论文分享

    这次分享旨在介绍Hierarchical Time Series相关论文：End-to-End Learning of Coherent Probabilistic Forecasts for Hierarchical Time Series。

    分享人：孙浩然 & 向易

    更多

    Feb 15, 2023

    实验室成立

    任重而道远

    更多

    联络方式

    timalab@yeah.net

    tu.wenting@mail.shufe.edu.cn