目录1、RNN的原理2、LSTM 1、RNN的原理在使用深度学习处理时序数据时，RNN是经常用到的模型之一。RNN之所以在时序数据上有着优异的表现是因为RNN在 时间片时会将时间片的隐节点作为当前时间片的输入。这样有效的原因是之前时间片的信息也用于计算当前时间片的内容，而传统DNN模型的隐节点的输出只取决于当前时间片的输入特征。RNN结构如下图：
图1：RNN结构图 公式如下(均为参数)
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2024-03-28 18:34:01
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凌云时刻 · 技术导读：上一篇笔记主要介绍了NumPy，Matplotlib和Scikit Learn中Datasets三个库的用法，以及基于欧拉定理的kNN算法的基本实现。这一篇笔记的主要内容是通过PyCharm封装kNN算法并且在Jupyter Notebook中调用，以及计算器算法的封装规范，kNN的k值如何计算，如何使用Scikit Learn中的kNN算法。作者 | 计缘封装kNN算法上
1 时间序列1.1 简单定义时间序列是按时间顺序索引的一系列数据点。一般基于如下假设：数据文件中标签的值表示以等间隔时间进行的连续测量值。假设数据存在相关性，然后通过建模找到对应的相关性，并利用它进行预测未来的数据走向。1.2 常见问题从变量变量角度，可以分为单变量时间序列和多变量时间序列
单变量时间序列指仅具有的单个时间相关变量，所以仅受时间因素的影响。可能受到相关性、趋势性、周期性和循环
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2023-12-15 05:31:52
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使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。简介自回归多变量时间序列包含两个或多个变量，研究这些数据集的目的是预测一个或多个变量，参见下面的示例。上图是包含9个变量的多变量时间序列。这些是智能浮标捕捉到的海洋状况。大多数预测模型都是基于自回归的。这相当于解决了一个监督学习回归任务。该序列的未来值是
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2023-12-11 15:46:04
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从这篇博客你将学到(1) 何为时间序列 (2) 多变量时间序列建模 (3) 基于LSTM模型的时间序列预测 (4) 如何免费加入交流群时间序列我们常说历史总是惊人的相似，时间序列预测正式依循这个道理来预测未来，时间序列英文名称为Time Series，简称TS，其假设某变量的值构成的序列依赖于时间，随着时间的变化而变化，如果时间确定了，这个变量的值也就确定了，任何一个时刻都是可以度量的，因为从现在
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2023-09-28 22:35:27
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©作者 | 方雨晨学校 | 北京邮电大学研究方向 | 时空数据挖掘此文使用与 N-BEATS 一样的层级循环神经网络捕捉不同的时间趋势。然后将循环神经网络的输出做空间消息传递。在超大的网络时序数据集上取得 SOTA 的结果。论文标题：Radflow: A Recurrent, Aggregated, and Decomposable Mo
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2024-01-30 07:27:44
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时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。time series data mining 主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的feature提取与分类），clustering（相似数列聚类）等。
目录I. 前言II. 多模型单步预测III. 代码实现3.1 数据处理3.2 模型搭建3.3 模型训练/测试3.4 实验结果IV. 源码及数据 I. 前言II. 多模型单步预测所谓多模型单步预测：比如前10个预测后3个，那么我们可以训练三个模型分别根据[1…10]预测[11]、[12]以及[13]。也就是说如果需要进行n步预测，那么我们一共需要训练n个LSTM模型，缺点很突出。III. 代码实现
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2023-10-06 14:08:51
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一 什么是时间序列（一元/多元）？时间序列是现实世界中的某个观测变量随着其发生的时间先后顺序而形成的一组数字序列。多元时间序列可以认为是一次采样中不同来源的多个观测变量的组合。二 什么是因果关系分析，为什么要进行因果关系分析？因果关系分析是一个系统（因）与另一个系统（果）之间的作用关系，其中第一个系统是第二个系统的原因，第二个系统依赖于第一个系统。时间序列维度高，冗余和无关变量多，容易掩盖重要变量
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2023-11-20 06:35:43
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第十五章 使用CNN和RNN处理序列 文章目录第十五章 使用CNN和RNN处理序列前言一、思维导图二、主要内容1、循环神经元和层2、训练RNN3、预测时间序列4、处理长序列三、课后练习四、总结 前言在我们的实际生活中会遇到很多的数据信息，大致分为两种1、有规则的，例如：时间、日期、距离、气温…都是由一定的规则组成然后传递给我们或者计算机。2、无规则的，例如：文本内容，音频、自然语言。同样是信息的载
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2024-04-02 11:08:50
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一、RNN简介循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一 ，其中
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2024-03-15 15:55:02
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这篇文章发表在2022年的AAAI，研究的是多元时间序列的多步预测问题。作者提出了一个CATN模型，该模型第一次使用树结构来捕捉多个时间序列间的交叉特征，然后使用包含全局、局部学习、交叉注意力机制的多级学习机制来捕捉序列内部的时间特征。1.问题定义1.1 什么是多元时间序列？论文中的多元时间序列就是包含不同不同变量的时间序列，这些变量是相互关联的，它们可以来自同一系统或过程的不同方面。多元时间序
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2024-01-10 19:55:49
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可解释多层时间序列预测的时间融合Transformers关注人工智能学术前沿 回复 ：ts285秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要多水平预测通常包含复杂的输入组合，包括静态(即时不变)协变量、已知的未来输入和其他仅在过去观察到的外生时间序列，没有任何关于它们如何与目标相互作用的事先信息。已经提出了几种深度学习方法，但它们都是典型的黑盒模型，并没有阐明它们如何使用实际场景中呈现的全部输入。在本
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2024-05-19 15:26:26
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接上文，本文介绍如何为多变量数据开发多输入通道多步时间序列预测的CNN模型和多子模型异构多步时间序列预测的CNN模型。 文章目录2. 多输入通道 CNN 模型2.1 建模2.2 完整代码3. 多头（子模型异构）CNN 模型3.1 建模3.2 完整代码总结 2. 多输入通道 CNN 模型顾名思义，多通道就是有多个时间序列，即多个特征。本部分使用数据集中的八个时间序列变量（八个特征，数据集信息如下图所
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2024-02-19 11:29:37
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概述数学建模的过程中必然会出现许多难以预料的问题，哪怕仅仅是一个温度预测模型也有莫大学问，譬如预测二十四小时内的温度变化，这多变量时间序列短期预测确实让我伤透了脑筋。查阅了不少资料后，小弟我也勉勉强强总结出一套行之有效的办法，如有错漏，还请各位大佬予以指正。基本步骤1、根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图识别其平稳性。2、对非平稳的时间序列数据进行平稳化处理。直到处理后的自相关函数和偏
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2023-08-17 17:15:17
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# 使用 Python 实现多变量时间序列分析的基本流程
在数据科学和机器学习的领域中，多变量时间序列分析是一个非常重要的主题。它涉及到对时间序列数据的分析，其中多个变量是同时变化的。本文将教你如何使用 Python 进行多变量时间序列分析，并详细解释每一步的具体实现。
## 整体流程
以下是实现多变量时间序列分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
多变量时间序列数据是指每个时间步长有多个观察值的数据。对于多变量时间序列数据，我们可能需要两种主要模型; 他们是：多输入系列。多个并联系列。1、多输入系列问题可能有两个或更多并行输入时间序列和输出时间序列，这取决于输入时间序列。输入时间序列是平行的，因为每个系列在同一时间步骤具有观察。我们可以通过两个并行输入时间序列的简单示例来演示这一点，其中输出序列是输入序列的简单添加。# defin
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2023-12-14 12:37:52
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适合多输入变量的神经网络模型一直让开发人员很头痛，但基于（LSTM）的循环神经网络能够几乎可以完美的解决多个输入变量的问题。基于（LSTM）的循环神经网络可以很好的利用在时间序列预测上，因为很多古典的线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。在本教程中，你会看到如何在Keras深度学习库中开发多变量时间序列预测的LSTM模型。读完本教程后，你将学会： &nbs
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2023-11-01 12:53:10
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作者：Sksujanislam分享一篇使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析：单变量时间序列多元时间序列对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进
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2023-08-22 20:57:32
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论文标题丨Practical Approach to Asynchronous Multivariate Time Series Anomaly Detection and Localization论文来源丨KDD 2021论文链接丨https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467174源码链接丨https://github.com/eBay/RANSynCo
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2024-05-10 09:45:53
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