Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Networks

本文提出了一种基于脉冲神经网络（SNNs）的时间序列预测框架，利用脉冲神经元处理时间信息的高效性。SNNs受生物神经元脉冲行为的启发，提供了一种捕捉时间数据复杂性的独特途径。然而，将SNNs应用于时间序列预测具有挑战性，因为存在有效的时间对齐困难、编码过程的复杂性以及缺乏模型选择的标准化指南。通过一系列实验，我们证明了我们提出的基于SNN的方法在各种基准测试中实现了与传统时间序列预测方法相当或更优的结果，并且能够以更少的能量消耗实现。此外，我们进行了详细的分析实验，评估了SNN在捕捉时间序列数据中的时间依赖性的能力，为其在模拟时间数据的复杂动态方面的细微优势和有效性提供了有价值的见解。我们的研究为SNN领域的扩展做出了贡献，并为时间序列预测任务提供了一种有前途的替代方法，为开发更多受生物启发的、具有时间感知能力的预测模型提供了一条途径。

论文旨在提出一种基于脉冲神经网络（SNN）的时间序列预测框架，解决SNN在时间序列预测中的应用挑战，如有效的时间对齐、编码过程的复杂性以及模型选择的标准化指南缺失等问题。

论文提出的基于SNN的方法利用脉冲神经元在处理时间信息方面的高效性，实现了与传统时间序列预测方法相当或更好的结果，并且能够在更少的能量消耗下完成。同时，论文还通过详细的分析实验，评估了SNN捕捉时间序列数据中时间依赖性的能力，提供了有价值的见解。

论文的实验设计充分，使用了多种数据集，证明了所提出方法的有效性。此外，该研究为SNN领域的发展做出了贡献，为时间序列预测任务提供了一种有前途的替代方法。

近期在这个领域的相关研究包括：'Time Series Forecasting with Deep Learning: A Survey'、'Long Short-Term Memory Networks for Time Series Forecasting: A Review'、'Time Series Forecasting Using Deep Learning: A Survey'等。