基于BILSTM时间序列预测 python程序 特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基于Pytorc
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2024-02-29 10:21:48
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文章目录1 引言2 简介3 python代码实现4 代码解析1 引言在本文章中，我们将提供可靠的时间序列预测。我们将首先介绍和讨论自相关，平稳性和季节性的概念，并继续应用最常用的时间序列预测方法之一，称为ARIMA。2 简介时间序列提供了预测未来价值的机会。 基于以前的价值观，可以使用时间序列来预测经济，天气和能力规划的趋势，其中仅举几例。 时间序列数据的具体属性意味着通常需要专门的统计方法。在时间序列中，ARIMA模型是在ARMA模型的基础上多了差分的操作。3 python代码实现（1）判断
原创
2021-06-10 17:03:47
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本文中，将Prophet的预测结果作为特征输入到LightGBM模型中进行时序的预测，结果表明，该方法可以提升时间序列预测效果。在这篇文章将使用更高文介绍一种新的思...
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2023-09-07 15:51:01
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文章目录1 引言2 简介3 python代码实现4 代码解析1 引言在本文章中，我们将提供可靠的时间序列预测。我们将首先介绍和讨论自相关，平稳性和季节性的概念，并继续应用最常用的时间序列预测方法之一，称为ARIMA。2 简介时间序列提供了预测未来价值的机会。 基
原创
2022-03-01 14:47:03
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作者 | Christophe Pere编译 | VK | Towards Datas Science介绍长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，AR...
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2022-09-22 15:38:31
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概述一般来说，谈及DL领域时序预测，首先大家会想到RNN类的模型，但RNN在网络加深时存在梯度消失和梯度爆炸问题。即使是后续的LSTM，在捕捉长期依赖上依然力不从心。再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，并通过预测目标在序列每个时间步
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2024-03-07 20:47:48
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LSTM(long short-term memory)长短期记忆网络是一种比较老的处理NLP的模型，但是其在时间序列预测方面的精度还是不错的，我这里以用“流量”数据为例进行时间序列预测。作者使用的是pytorch框架，在jupyter-lab环境下运行。 导入必要的包 import torch i ...
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2021-09-01 13:14:00
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时间序列预测是数据科学和商业分析中基于历史数据预测未来价值的一项重要技术。它有着广泛的应用，从需求规划、销售预测到计量经济分析。由于
原创
2024-05-04 00:39:01
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# 机器学习时间序列预测指南
在数据科学的领域中，时间序列预测是一项重要的任务。它涵盖了多个步骤，从数据准备到模型评估。本文将帮助你理解实现机器学习时间序列预测的整体流程，并提供具体代码示例。
## 时间序列预测流程
首先，我们需要明确时间序列预测的基本流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|---------
摘要 CNN分类常用于计算机视觉和语言识别，但是很少用于时间序列分类。因为设计了一个有两层卷积层的CNN用于作时间序列分类。CNN的一个缺点就是需要大量的有效数据去训练。针对这个缺点提出了两个解决方案：（1）数据扩充 (2)利用来自不同数据集的训练时间序列以半监督的方式学习网络Introduction 文献中关于时间序列分类的方法主要有两种：（1)distance-based【基于距离】【在原始数
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2024-04-26 17:14:37
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当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。下面是S
原创
2022-04-11 13:50:44
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当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树
原创
2024-05-20 09:47:38
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# 用PyTorch实现Transformer进行时间序列预测
时间序列预测是许多领域的重要任务，如金融市场预测、气候变化建模和设备故障检测。近年来，随着深度学习的飞速发展，Transformer架构因其强大的建模能力而在时间序列预测中受到越来越多的关注。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的Transformer模型来进行时间序列预测。
## 什么是Transformer？
Tra
作者 | GUEST编译 | VK来源 | Analytics Vidhya介绍时间序列预测是机器学习的一个非常重要的领域，因为它让你能够提前“预见”并据此制定业务计划。在本博客中，...
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2022-08-01 09:27:02
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当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。下面是S
原创
2022-04-24 10:39:31
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为了提升大型语言模型（LLMs）在时间序列预测任务中的性能，文章提出了一种名为TimeRAG的检索增强框架。时间序列知识库（Tim识库。检索相似序列。
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。完成本教程后，您将知道：计算时间序列预测问题的性能基线的重要性。如何在Python中从头开发一个持久化模型。如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。让我们开始吧。预测基准性能...
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2021-07-20 14:40:20
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在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳
原创
2024-05-19 22:07:58
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时间序列分析就是发现时间序列的变动规律并使用该规律来预测的统计技术。时间序列分析基于以下三个假设：假设事物发展规律趋势会延续到未来。预测所依据的数据没有不规则性。不考虑事物发展之间的因果关系。时间序列分析主要包括两方面内容：第一是序列分解；第二是序列预测。代码及数据地址：https://github.com/SeafyLiang/machine_learning_study/tree/master
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2023-12-02 14:46:30
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关于时间序列，有好多软件可以支持分析，大家比较熟悉的可能是EVIEWS、SPSS、还有STATA，具体用啥软件，结果都是一样的，但是SPSS作为一款学习简单，使用容易的软件还是值得大家关注的。 预测：是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测，是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究，简单地说就是指从已知事件测定未知事件。为什么要预测呢，因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后，人
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2023-11-14 23:41:24
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