Patternbasierte Diffusionsmodelle revolutionieren Zeitreihenprognosen
Ein neues Verfahren namens Pattern‑Guided Diffusion Models (PGDM) nutzt wiederkehrende Strukturen in multivariaten Zeitreihen, um zukünftige Werte genauer vorherzusagen. Durch Archetypenanalyse werden Muster extrahiert und das wahrscheinlichste nächste Muster prognostiziert. Dieses Muster dient als Leitfaden für die Diffusionsvorhersage, wodurch realistischere Ergebnisse erzielt werden.
