精华内容
下载资源
问答
  • 深度学习小白,分享一个比较简单的样本划分代码 import pandas as pd data = pd.read_excel(r'你的数据位置',index_col=0)#读取数据 data data1 = data.values[:,:]#截取所需要的数据 data1.shape import numpy as...

    深度学习小白,分享一个比较简单的样本划分代码

    import pandas as pd
    data = pd.read_excel(r'你的数据位置',index_col=0)#读取数据
    data
    data1 = data.values[:,:]#截取所需要的数据
    data1.shape
    import numpy as np
    X = []#开一个空的东西用来存数据
    for i in range(0,n,m):#n是你所需要的样本数量,m是你选择的步长
        X.append(data1[i:i+t,:z])#t是一个样本所包含多少数据,z是选择的多少维参数
    X1 = np.array(X)#转换一下格式,就可以啦
    print(X1.shape)

    是不是很简单

    展开全文
  • 面板数据(PanelData)是将截面数据和时间序列数据综合起来的一种数据类型,该数据具有横截面和时间序列两个维度,当这类数据按两个维度进行排列时,数据都排在一个平面上,与排在一条线上的一维数据有着明显的不同,...

    面板数据(Panel

    Data)是将截面数据和时间序列数据综合起来的一种数据类型,该数据具有横截面和时间序列两个维度,当这类数据按两个维度进行排列时,数据都排在一个平面上,与排在一条线上的一维数据有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以称为面板数据(Panel

    Data)。但是,实际上如果从数据结构内在含义上,应该把Panel

    Data称为“时间序列-截面数据”,这样更能体现数据本质上的特点。该数据为也被称为“纵向数据(Longitudinal

    Data)”,“平行数据”,“TS-CS数据(Time Series-Cross

    Section)”。它是截面上个体在不同时间点的重复测量数据。面板数据从横截面(cross

    section)看,是由若干个体(entity,unit,individual)在某一时点构成的截面观测值,从纵剖面(longitudinal

    section)看每个个体都是一个时间序列。

    从时空维度来看,可以将计量经济学中应用的数据分为三类:1是横截面数据;2是时间序列数据;3是面板数据或者纵向数据。

    1、横截面数据(Cross-sectional data)

    横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据。它对应同一时点上不同空间(对象)所组成的一维数据集合,研究的是某一时点上的某种经济现象,突出空间(对象)的差异。横截面数据的突出特点就是离散性高。横截面数据体现的是个体的个性,突出个体的差异,通常横截面数据表现的是无规律的而非真正的随机变化。即计量经济学中所谓的“无法观测的异质性”。在分析横截面数据时,应主要注意两个问题:一是异方差问题,由于数据是在某一时期对个体或地域的样本的采集,不同个体或地域本身就存在差异;二是数据的一致性,主要包括变量的样本容量是否一致、样本的取样时期是否一致、数据的统计标准是否一致。

    2、时间序列数据(Time-series

    data)

    时间序列数据是指对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据。它着眼于研究对象在时间顺序上的变化,寻找空间(对象)历时发展的规律。利用时间序列作样本时,要注意几个问题:一是所选择的样本区间内经济行为的一致性问题;二是样本数据在不同样本点之间不可比,需要对原始数据进行调整,消除其不可比因素;三是样本观测值过于集中,因而时间序列数据不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计;四是模型随机误差的序列相关问题。

    3、纵向数据(Longitudinal

    data)或面板数据(Panel data)

    面板数据,即Panel Data,是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源。

    在分析时,多用PanelData模型,故也被称为面板数据模型.

    它可以用于分析各样本在时间序列上组成的数据的特征,它能够综合利用样本信息,通过模型中的参数,既可以分析个体之间的差异情况,又可以描述个体的动态变化特征。

    展开全文
  • 时间序列模型1.时间序列模型概述1.1 时间序列的不同分类1.2 确定性时间序列分析方法概述1.3 三种时间...时间序列可以解决在只有时间(序列项)而没有其他可控变量下对未来数据的预测问题,常用于经济预测、股市预测、天

    1.时间序列模型概述

    时间序列是研究数据随时间变化而变化的一种算法。是一种预测性分析算法。它的基本出发点就是事物发展都有连续性,按照它本身固有的规律进行。

    时间序列的常用算法包括:
    在这里插入图片描述
    有这几个那如何选择模型呢

    首先我们要知道时间序列就是按照时间顺序排列,随时间变化的随机过程,也就是说有对应的均值、方差、协方差等。
    时间序列可以解决在只有时间(序列项)而没有其他可控变量下对未来数据的预测问题,常用于经济预测、股市预测、天气预测等。

    如果随机过程随着时间变化,则此过程是非平稳的,相反,如果随机过程的特征不随时间变化,则此过程为平稳的

    • 如果导致非平稳的原因确定:ES、MA、AR、ARMA
    • 如果是平稳序列:ARIMA

    1.1 时间序列的不同分类

    时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。

    时间序列根据研究的依据不同,可有不同的分类。

    1. 按研究对象的多少划分,有一元时间序列和多元时间序列。
    2. 按时间的连续性将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。
    3. 按序列的统计特性划分,有平稳时间序列和非平稳时间序列。

    如果一个时间序列的概率分布与时间t无关,则称该序列为严格的(狭义)平稳时间序列。

    如果序列的一、二阶矩存在,而且对任意时刻t满足:

    (1)均值为常数

    (2)协方差为时间间隔 T 的函数。则称为宽平稳(广义)时间序列。以后研究的时间序列主要是宽平稳时间序列。

    1. 按时间序列的分布规律划分,有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。

    1.2 确定性时间序列分析方法概述

    一个时间序列可以分解为以下四部分:

    (1)长期趋势变动。它指时间序列朝一定方向持续上升或下降,或停留在某一水平上,它反映了客观事物的主要变化趋势。

    (2)季节变动。

    (3)循环变动。通常指周期为一年以上,由非季节因素引起的波形相似的波动。

    (4)不规则变动。通常为突然变动和随机变动。

    1.3 三种时间序列模型

    通常用 T t T_t Tt 表示长期趋势项, S t S_t St 表示季节变动趋势项, C t C_t Ct 表示循环变动趋势项, R t R_t Rt 表示随机干扰项。常见的确定性时间序列模型有以下类型:

    (1)加法模型

    y t = T t + S t + C t + R t y_t = T_t + S_t + C_t + R_t yt=Tt+St+Ct+Rt

    (2)乘法模型

    y t = T t ∗ S t ∗ C t ∗ R t y_t = T_t * S_t * C_t * R_t yt=TtStCtRt

    (3)混合模型

    y t = T t ∗ S t + R t y_t = T_t * S_t + R_t yt=TtSt+Rt

    y t = S t + T t ∗ C t ∗ R t y_t = S_t + T_t * C_t * R_t yt=St+TtCtRt

    其中 y t y_t yt 是观测目标的观测记录, E ( R t ) = 0 E(R_t) = 0 E(Rt)=0 E ( R t 2 ) = σ 2 E(R^2_{t}) = σ^2 E(Rt2)=σ2

    2.指标平滑ES

    2.1 一次指数平滑法

    线性回归算法中,每个经验点的权重是一致的,即很早以前的经验数据也可能对预测数据有较大的影响。很多实际场景中,未来一段时间的趋势可能和在最近一段时间的趋势关系更加紧密。比如小明去年数学考试成绩一直不及格,今年连续多次考试90多分,预测小明下一次数学考试的成绩,情理上90多分的可能性更高。采用传统的线性回归算法,预测结果可能是70多分。

    指数平滑法原则认为,时间越靠过去的经验数据对趋势的影响越小。我们假定时间t的观测值为y(t),时间t的预测值为S(t),则时间t+1的预测值S(t+1)为
    S t + 1 = a y t + ( 1 − a ) S t S_{t+1}=ay_t+(1-a)S_t St+1=ayt+(1a)St
    a的取值范围在(0,1),a越大,最近时间点的观测值对预测值的影响越大

    另外还有二次指数平滑、三次指数平滑,就不介绍,懒得写

    3.ACF与PACF

    首先来说ACF与PACF是用来确定模型AR(p,)、MA(q,)、ARMA(p,q)、ARIMA(p,l,q),中p、q。方法如下:

    AR(p,)MA(q,)ARMA(p,q)
    ACF拖尾q阶后截断拖尾
    PACFp阶后截断拖尾拖尾

    截尾是指时间序列的自相关函数(ACF)或偏自相关函数(PACF)在某阶后均为0的性质(比如AR的PACF);拖尾是ACF或PACF并不在某阶后均为0的性质(比如AR的ACF)。

    • 截尾:在大于某个常数k后快速趋于0为k阶截尾
    • 拖尾:始终有非零取值,不会在k大于某个常数后就恒等于零(或在0附近随机波动)

    如何用PACF图和ACF图来确定p、q值
    通常我们确定了模型后,看模型的数据的阶数和2倍标准差范围。

    这里先解释一下 阶数就是历史观测项,比如当前时间t数据为 x t x_t xt阶数为7,表示 x t − 7 x_{t-7} xt7

    🥳开始可以对照上面的表进行分析

    假设我们确定模型是AR

    其acf、pacf图如下图
    在这里插入图片描述
    可以看到acf图是一个逐渐倾向于0的,是符合拖尾的,在pacf图中5阶过后也就是6阶的值为0。所以模型为AR(5),

    假设选择模型为ARMA

    其acf、pacf图如下图
    在这里插入图片描述
    ACF和PACF都呈现拖尾,在1阶位置就开始基本落在2倍标准差范围,所以是ARMA(1,1)模型

    4.AR

    AR是线性时间序列分析模型,通过自身当前数据与历史之前的数据之间的相关关系(自相关)来建立回归方程,
    在时间序列中,当前观测值可以通过历史的观测值,结合相关性获得,公式如下:

    Y t = c + Φ 1 Y t − 1 + Φ 2 Y t − 2 + . . . . . . + Φ p Y t − p + ξ t Y_t=c+\Phi_{1}Y_{t-1}+\Phi_{2}Y_{t-2}+......+\Phi_{p}Y_{t-p}+\xi_{t} Yt=c+Φ1Yt1+Φ2Yt2+......+ΦpYtp+ξt

    公式中 ξ t \xi_{t} ξt为噪声, Y t − 1 Y_{t-1} Yt1, Y t − 2 Y_{t-2} Yt2是历史观测项, p p p是历史观测值

    5.MA

    过将一段时间序列中白噪声序列进行加权和,可以得到移动平均方程。
    在时间序列中,当前观测值是由历史的误差的线性组合成的,这些误差互相独立分布且服从正态分布。公式如下:
    Y t = c + ξ t + θ 1 ξ t − 1 + θ 2 ξ t − 2 + . . . . . . + θ q ξ t − q Y_t=c+\xi_{t}+\theta_{1}\xi_{t-1}+\theta_{2}\xi_{t-2}+......+\theta_{q}\xi_{t-q} Yt=c+ξt+θ1ξt1+θ2ξt2+......+θqξtq

    6.ARMA

    自回归移动平均模型是与自回归和移动平均模型两部分组成。
    ARMA(p,q)模型全称为自回归移动平均模型,公式如下:
    Y t = c + Φ 1 Y t − 1 + Φ 2 Y t − 2 + . . . . . . + Φ p Y t − p + ξ t + θ 1 ξ t − 1 + θ 2 ξ t − 2 + . . . . . . + θ q ξ t − q Y_t=c+\Phi_{1}Y_{t-1}+\Phi_{2}Y_{t-2}+......+\Phi_{p}Y_{t-p}+\xi_{t}+\theta_{1}\xi_{t-1}+\theta_{2}\xi_{t-2}+......+\theta_{q}\xi_{t-q} Yt=c+Φ1Yt1+Φ2Yt2+......+ΦpYtp+ξt+θ1ξt1+θ2ξt2+......+θqξtq

    7.ARIMA

    ARIMA(p,d,q)模型全称为差分自回归移动平均模型
    (Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA).
    自回归(AR),差分(I),移动平均(MA)
    趋势参数:

    • p:趋势自回归阶数。
    • d:趋势差分阶数。
    • q:趋势移动平均阶数。

    ARIMA与ARMA模型公式都是一样的,区别在于,ARIMA公式中的Y变成差分算子(即Y是经过原始Y值差分计算了一次的新值),保证了数据 的稳定性。

    7.1 差分

    差分(difference)又名差分函数或差分运算,差分的结果反映了离散量之间的一种变化,是研究离散数学的一种工具。它将原函数f(x) 映射到f(x+a)-f(x+b) 。差分运算,相应于微分运算,是微积分中重要的一个概念。总而言之,差分对应离散,微分对应连续。差分又分为前向差分、向后差分及中心差分三种。

    通常情况下我们用到的是前向差分公式如下:

    x k = x 0 + k h , ( k = 0 , 1 , . . . , n ) x_k=x_0+kh,(k=0,1,...,n) xk=x0+kh,(k=0,1,...,n)
    △ f ( x k ) = f ( x k + 1 ) − f ( x k ) \triangle f(x_k)=f(x_{k+1})-f(x_k) f(xk)=f(xk+1)f(xk)

    差分的阶

    称为阶的差分,即前向阶差分 ,如果数学运用根据数学归纳法,有其中,为二项式系数。特别的,有前向差分有时候也称作数列的二项式变换

    😍以物理学中来理解,一个汽车位移与时间的问题。

    一阶导数表示速度,二阶差分表示速度的导数加速度。同样的,在时间序列模型中,一阶差分表示相邻时间的数据的变化情况,二阶差分就表示这种变化的变化强弱。

    8. ARIMA实践

    8.1 读取数据

    🥰这里的数据集AirPassengers.csv,百度都搜到得

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from datetime import datetime
    import matplotlib.pylab as plt
    data=pd.read_csv('AirPassengers.csv',encoding='utf-8')
    data.head(5)
    

    在这里插入图片描述

    8.2 画图,观察数据是否非平稳

    def draw_ts(timeSeries):
        f = plt.figure(facecolor='white')
        timeSeries.plot(color='blue')
        plt.legend()
        plt.show()
    draw_ts(data)
    

    在这里插入图片描述
    🐻从图中看,序列是非平稳时间序列。

    8.3 差分,观察数据

    一阶差分

    data['diff_1']=data.diff()
    draw_ts(data['diff_1'])
    

    在这里插入图片描述
    二阶差分,我们通常最多就做到二阶差分就行

    data['diff_2']=data['diff_1'].diff()
    draw_ts(data['diff_2'])
    

    在这里插入图片描述
    🐻大致可以看图,差分为平稳时间序列

    8.4 单位根检验,确定数据为平稳时间序列

    单位根检验背后的直觉是它确定趋势定义时间序列的强度。

    有许多单位根测试,Augmented Dickey-Fuller可能是更广泛使用的之一。它使用自回归模型并优化跨多个不同滞后值的信息标准。

    测试的零假设是时间序列可以用单位根表示,它不是静止的(具有一些时间依赖的结构)。替代假设(拒绝零假设)是时间序列是静止的。

    • 空假设(H0):如果未被拒绝,则表明时间序列具有单位根,这意味着它是非平稳的。它有一些时间依赖的结构。
    • 替代假设(H1):零假设被拒绝;
      它表明时间序列没有单位根,这意味着它是静止的。它没有时间依赖的结构。

    我们使用测试中的p值来解释这个结果。在下面的代码反馈结果也会出现p。低于阈值的p值(例如5%或1%)表明我们拒绝零假设(静止),否则高于阈值的p值表明我们未能拒绝零假设(非静止)。

    • p值> 0.05:无法拒绝原假设(H0),数据具有单位根并且是非平稳的。
    • p值<=0.05:拒绝原假设(H0),数据没有单位根并且是静止的。

    我们先用原数据进行检验看看。

    def testStationarity(ts):
        dftest = adfuller(ts)
        # 对上述函数求得的值进行语义描述
        dfoutput = pd.Series(dftest[0:4], index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])
        for key,value in dftest[4].items():
            dfoutput['Critical Value (%s)'%key] = value
        return dfoutput
    testStationarity(data)
    

    在这里插入图片描述
    上图我们只需关注p值,其余的参数解释如下:

    • Test Statistic:ADF检验的结果
    • p-value:p值
    • Lags Used:滞后数量
    • Number of Observations Used:用于ADF回归和临界值计算的数量
    • Critical Value:临界值1%、5%、10%

    下面我们用1阶差分来检验

    diff_1=data.diff()
    diff_1 = diff_1.dropna()
    testStationarity(diff_1)
    

    在这里插入图片描述
    🐯从结果来看还无法拒绝原假设(原假设为是平稳时间序列),这时候我们通常对原数据先进行对数处理,再进行一次差分。

    del data['diff_1']
    del data['diff_2']
    ts_log = np.log(data)
    draw_ts(ts_log)
    

    在这里插入图片描述

    logdiff_1=ts_log.diff(12)
    logdiff_1 = logdiff_1.dropna()
    logdiff_2=logdiff_1.diff(1)
    logdiff_2=logdiff_2.dropna()
    testStationarity(logdiff_2)
    

    在这里插入图片描述
    🙊p值小于0.05,拒绝原假设(原假设为是平稳时间序列),故数据为平稳时间序列

    8.5 Q检验,检验是否数据具有相关性

    检验当前时刻t到滞后时刻k(Lags Used), y t y_t yt与y_{t-k}的相关性。
    由上小节得到的滞后值为12.

    from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
    acorr=acorr_ljungbox(logdiff_2,lags=12)
    acorr
    

    在这里插入图片描述
    🏀这里acorr[0]为这12个时刻的统计值,acorr[1],为t时刻的统计值与滞后的12时刻的相关性。
    从结果可以看出,p值较小,拒绝原假设(没有相关性),故数据有序列相关性

    8.6 确定AR和MA,画ACF、PACF判断

    from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
    pacf = plot_pacf(logdiff_2, lags=20)
    plt.title('PACF')
    pacf.show()
    
    acf = plot_acf(logdiff_2, lags=20)
    plt.title('ACF')
    acf.show()
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    🏉从图可得 p=1,q=1

    8.7 使用AIC、BIC最小准则确定p、q

    import statsmodels.tsa.stattools as st
    model = st.arma_order_select_ic(logdiff_2, max_ar=5, max_ma=5, ic=['aic', 'bic', 'hqic'])
    model.bic_min_order 
    

    返回(2,3)

    8.8 拟合ARIMA或者ARMA模型

    使用差分后的数据

    from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
    model_arma = ARMA(logdiff_2, order = model.bic_min_order)
    result_arma = model_arma.fit(disp = -1, method = 'css')
    

    使用原始数据

    from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
    model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
    result = model.fit()
    

    8.9 检验模型效果:残差检验

    残差检验,对已经训练好的模型,对模型的残差,进行可视化,
    对残差进行可视化,判断残差是否符合正态分布

    • 若为正态分布则恭喜你,模型建立完毕
    • 若不为正态分布,则说明残差中还有有用信息,需要你优化模型啦
    resid = result.resid
    from statsmodels.graphics.api import qqplot
    qqplot(resid, line='q', fit=True)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    8.10 预测

    pred = result.predict(start=1, end =len(data) + 10 ) # 从训练集第0个开始预测(start=1表示从第0个开始),预测完整个训练集后,还需要向后预测10个
    print(len(pred))
    print(pred[-10:]) # 有负数,表明是一阶差分之后的
    # 此时可以画出预测的曲线和data_diff进行比较
    

    在这里插入图片描述

    8.11 将预测的平稳值还原为非平稳序列

    result_fina = np.array(pred[0:-10]) + (np.array(data.shift(1)))
    result_fina
    
    # 如果还取了对数,进行如下操作
    # result_log_rev = np.exp(result_fina)
    # result_log_rev.dropna(inplace=True)
    
    展开全文
  • 时间戳(Timestamp),表示特定的时刻; 时期(Period),如2025年10月; 时间间隔(Interval),由起始时间戳和结束时间戳表示。
    1. 时间戳(Timestamp),表示特定的时刻;

    2. 时期(Period),如2025年10月;

    3. 时间间隔(Interval),由起始时间戳和结束时间戳表示。

    展开全文
  • 我们拿到数据的时候,时间序列数据主要分为四类,1.长期趋势。2.季节变动。3.循环变动 4.不规则数据。 给大家普及下(手动狗头): 1.长期趋势: 长期趋势是在很长时间实践按照某种特定趋势变化。简单来说,就是函数...
  • 时间序列预测方法最全总结!

    万次阅读 多人点赞 2021-03-12 00:15:38
    时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。需要明确一点的是,与回归分析预测模型...
  • 时间序列数据的插补, 有很多不同的方法。当然第一步仍然是判断是Missing at Random 还是Missing Not at Random,一般前者删除,后者插补。但是插补不一定能带来更好结果,要先自己根据缺失比例,和原因判断。1、...
  • 简单来说,时间序列的回归分析需要我们分析历史数据,找到历史数据演化中的特征与模式,其主要分为线性回归分析和非线性回归分析两种类型。 01 模型构建与验证 回归分析多采用机器学习方法,我们首先需要明确机器...
  • 网络化传感器和执行器在许多现实系统中的普及,例如智能系统建筑物、工厂、发电厂和数据中心为这些系统生成大量的多元时间序列数据。许多这样的网络物理系统(cps)是为关键任务而设计的,因此是网络攻击的目标。...
  • 聚类分析(cluster analysis)简称聚类(clustering),它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一,也是最为常见和最有潜力的发展方向之一。聚类分析是根据事物自身的特性对被聚类...时间序列的聚类在工业生产生活中...
  • 时间序列回归

    千次阅读 2020-12-29 23:31:34
    时序预测模型与回归预测模型是不同的。时序预测模型依赖于数值在时间上的先后顺序,是回归模型中的一部分。
  • 异常检测(Anomaly detection)是目前时序数据分析最成熟的应用之一,定义是从正常的时间序列中识别不正常的事件或行为的过程。有效的异常检测被广泛用于现实世界的很多领域,例如量化...
  • 时间序列预处理

    千次阅读 2020-12-19 21:43:55
           ...时间序列预处理流程图(侵删) 下面来详细介绍每个阶段的处理 数据预处理流程图 数据预处理-平稳性检验        
  • 俗话说的好数据预处理真是要花费70%的时间,这次的数据有40多w条,原来是卫星数据,老师已经处理成csv了,减少了很多工作量。 数据是这样的,时间线补全,多个变量。 citycode为城市代码 首先,为数据分类,按...
  • 时间序列异常值检测综述介绍时间序列异常值检测的分类点异常样本的检测单变量时间序列基于模型的方法基于预测模型基于估计模型基于密度的方法基于直方图的方法多变量时间序列单变量方法多变量方法序列异常段的检测单...
  • 提出了一种基于 DCGAN 的数据生成模型,从一些实时的时间序列数据中生成大量的时间序列数据。工作负载分为三部分:数据加载(批量)、流数据注入和历史数据访问(典型查询)。我们实现了基准测试并比较了四个有代表...
  • 干货 :时间序列异常检测

    千次阅读 2021-02-03 03:52:47
    原标题:干货 :时间序列异常检测异常检测(Anomaly detection)是目前时序数据分析最成熟的应用之一,定义是从正常的时间序列中识别不正常的事件或行为的过程。有效的异常检测被广泛用于现实世界的很多领域,例如量化...
  • 作者:杰少,南京大学硕士本文基于2021 “AI Earth”人工智能创新挑战赛-AI助力精准气象和海洋预测,梳理了时间序列赛事的实践和分析过程,提供了完整baseline方案。时间序列...
  • R语言window函数提取时序数据数据子集(subset):使用xts包将dataframe数据转化为时间序列数据(time series)、使用window函数从时间序列对象中提取数据子集
  • 尽管大多数现有方法考虑了时间序列数据中的多个尺度,但它们假设各种尺度对每个样本都同等重要,因此无法捕捉时间序列的动态时间模式。为此,我们提出了时间感知多尺度循环神经网络 (TAMS-RNNs),它可以解开不同尺度...
  • 时间序列预测

    千次阅读 2020-12-29 23:10:04
    时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。
  • 文章目录时间序列间距离的影响因素1、噪声图像表示简介引起噪声数据的原因噪声数据的影响噪声数据处理方法回归异常值检测2、振幅平移图像表示引起振幅...由于时间序列数据的复杂性特点,实际上不可能存在两条完全相同的
  • 时间序列预测中的数据滑窗(python)撰写背景什么是数据滑窗代码实现单特征时间序列多特征时间序列 撰写背景 面向数据分析的小白,水平有限,错误难免,欢迎指正。 什么是数据滑窗 进行机器学习时,一般都要涉及到...
  • ACM SIGKDD(Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD)是全球最大规模的国际数据科学会议,将展示知识发现和数据挖...
  • 我正在处理来自netCDF文件的气候数据。来自不同模型的数据具有不同的分辨率-因此,有必要将模型“重新划分”为一个共同的网格分辨率。数据是三维的(时间、纬度、经度)。...在有没有什么方法可以有效地在时间序列的...
  • 文| Vachel编辑| Sucie00写在前面聚类分析(cluster analysis)简称聚类(clustering),它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一,也是最为常见和最有潜...
  • 时间序列分析包括用于分析时间序列数据的方法,以便提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值。虽然回归分析通常采用的方式是测试理论,即一个或多个独立时间序列...
  • 简介问题:有一组1维数据,可能是某商品的销售量,可能是股票的价格等,用深度学习模型来解决对该数据的预测问题,比如用前50个数据,来预测下一个数据。首先,给出数据集:前10行数据.png接下来,通过对数据进行...
  • 时间序列-滑动窗口

    2021-02-14 20:12:21
    前提必备知识:学会使用pandas 和numpy 产生时间序列数据--在pandas数据分析中有讲解 1,数据重采样: 1.1 降采样: 假设我收集了一年的数据,时间数据的频率是1天,一共365天的数据,那么我想按照月这个频率记,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 122,213
精华内容 48,885
关键字:

时间序列数据划分