一、背景 随着移动互联网、物联网、大数据等行业的高速发展，数据在持续的以指数级的速度增长，比如我们使用手机访问互网络时的行为数据，各种可穿戴设备上报的状态数据，工厂中设备传感器采集的指标数据，传统互联网公司的监控数据等。实际上，这些按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据都是时序数据（Time Series），它普遍存在于互联网、物联网、IT基础设施中。 得益于软硬件技术的快速发展，处理如此庞大的
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2024-07-11 23:07:25
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大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇）
前言本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测，并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性，
时序数据深度学习是一个复杂而充满挑战的领域，尤其在处理具有时间特征的数据时。本文将通过具体的问题背景、错误现象、根因分析和解决方案，深入探讨如何有效解决时序数据深度学习中的常见问题。
## 问题背景
在金融行业中，用户通常需要预测股市的变化，模型需基于过去的交易数据进行预测。这就涉及到时序数据深度学习的应用。用户在使用此类模型时，常常会遇到模型预测效果不佳的情况，造成股市预测的失误。
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为实现发电、输电、变电、配电、用电的实时智能联动，电力行业开始在传统业务之上构建信息网络、通讯网络、能源网络，运用云计算、物联网等新兴技术，大力发展数字化、信息化、智能化。在应对海量时序数据处理需求时，如关系型数据库、工业实时库、Hadoop 大数据平台在内的传统数据库解决方案问题重重，严重阻碍数字化进程。在此背景下，一些企业开始尝试进行数据架构改造，选择适合的时序数据库（Time Series
# 时序数据最新深度学习模型：探索LSTM和Transformers
时序数据是指按照时间顺序排列的数据，它在金融、气象、医疗等多个领域都有广泛的应用。随着深度学习的发展，利用 LSTM（长短期记忆网络）和 Transformers 等模型来处理时序数据已经成为了研究的热点。
## LSTM模型简介
LSTM 是一种用于处理和预测时序数据的递归神经网络（RNN），擅长捕捉序列中长时间依赖关系
原创
2024-10-17 12:18:15
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# RNN时序数据深度学习原理
## 引言
近年来，深度学习技术迅速发展，尤其在处理时序数据方面表现卓越。循环神经网络（RNN）作为一种处理时序数据的深度学习模型，因其对顺序和时间信息的敏感性，成为许多应用的首选工具。本文将介绍RNN的基本原理，并提供一个Python代码示例，以帮助大家理解其应用。
## RNN概述
RNN是一种适合于序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN具
深度学习时序数据的异常检测
## 前言
深度学习技术在近年来得到了广泛的应用，其中之一就是时序数据的异常检测。时序数据是指数据按照时间的先后顺序进行排列的数据集合，例如股票价格、气温等。异常检测可以帮助我们发现那些与正常模式相差较大的数据点，对于发现问题和预测未来趋势至关重要。
本文将介绍深度学习时序数据的异常检测的整个流程，并提供相应的代码和解释。让我们开始吧！
## 流程概述
下面是深度
原创
2024-01-31 06:07:58
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应用场景介绍通过前几篇文章的介绍，我们已经能预测出影响某种行为的因素有哪些，并且根据这些因素综合挖掘出我们的最优客户群体（将会购买自行车），这也是上面介绍的几种算法的长项，但是会不会觉得从大数据中获取的信息太少了点，与很多问题仅仅通过上面几种算法是推算不出来的，但这些信息恰巧是上层领导关注的，比如说：1、作为数据分析人员，你能不能根据以往的销售情况预测出明年的销售业绩？这样的问题怎么解决？有哥们会
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2024-02-05 13:20:35
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一、收集、预处理数据收集：使用R包TSA的数据集，描述数据的基本统计特征【均值、方差、原始时序图】数据预处理：因为数据来源可靠，故针对数据预处理只做空缺值检查，其基本检测方法如下：
根据时间起点与时间终点以时间粒度确定的总的时间点数；将TSA的数据co2中数据映射到刚才确定的时间轴上，空缺的地方赋值为Null；针对值为Null的时间点，用该点两侧的时间点对应取值的平均值为其重新赋值；二、平稳
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2024-01-29 02:32:02
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之前的章节在介绍时序数据的时候基本上时间作为index，提供values值产生了Series数据，一般时序index和values一一对齐，现实使用pandas处理数据会发现数据value和index存在位置差，需要将values前移或整体后移，这个时候可以借助pandas的shift函数来移动一下数值数据values.有的时候会发现index过密，想缩短时间学列的间隔值，这个时候可以考虑用asf
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2023-11-24 16:56:20
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# 深度学习中时序数据降噪的方法
## 引言
在现实世界中，我们常常面临着大量的时序数据。这些数据可能来源于气象监测、金融交易、医疗记录等领域。然而，这些数据常常受到噪声的影响，这可能会导致模型的性能下降。为了解决这一问题，深度学习技术被广泛应用于时序数据的降噪任务。本文将介绍几种常用的降噪方法，并提供相应的代码示例。
## 时序数据降噪的重要性
降噪是一项至关重要的任务，这有以下几个原因
目录1、工业时序数据的定义及作用2、工业时序数据的典型特点3、工业时序数据库与传统数据库的比较4、工业时序数据库基本要求5、工业时序数据处理面临的挑战6、时序数据处理工具（系统）需具备的功能7、时序数据处理流行工具8、工业时序数据的应用8.1 智慧工厂智能应急指挥和融合通信调度8.2 设备智能运维随着工业物联网的快速发展，工业企业在生产经营过程中会采集大量的数据，并进行实时处理
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2024-02-05 00:39:14
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数据挖掘的主要任务是分类、聚类、关联分析、预测、时序模式和偏差分析。 （一）C4.5 算法C4.5算法是机器学习中的一种分类决策树算法，其核心是ID3 算法，C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝；【剪枝有两种方式：1、先构造后剪枝；2、
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2023-11-13 14:06:38
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关于时序分析： 我们跟随时间的脚步，试图解释现在、理解过去、甚至预测未来........ 简介： 时间序列是一种重要的高维数据类型，它是由客观对象的某个物理量在不同时间点的采样值按照时间先后次序排列而组成的序列，在经济管理以及工程领域具有广 泛&
时序数据机器学习是指在时间序列数据上应用机器学习技术进行分析和预测。在现代数据应用场景中，时序数据的应用越来越广泛，包括金融市场的价格预测、物联网设备的监控、气象数据分析等。以下是对这一主题的详细解析。
### 背景定位
在当前数字化和智能化的大背景下，时序数据分析成为了预测和决策的重要依据。特别是在金融、物流、供应链等领域，时序数据的分析能够帮助企业优化运营，提高效率。在此背景下，我们将采用
本文主要是对时序数据挖掘当前研究的综述，翻译原文（Esling2012）索引为：Esling P, Agon C. Time-series data mining. ACM computing surveys (CSUR). 2012, 45(1): 12.摘要：根据时间进行的测量存在于大部分科学领域中．由这些观测值组织而成的数据，我们称之为时间序列数据．挖掘时间序列数据的目的是，从这些数据模型中
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2024-05-29 09:04:39
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背景：随着互联网的高速发展、大数据的迅速膨胀和物联网的飞速崛起，我们发现生活和工作中的大部分数据渐渐和时间产生了关联。比如运动的实时步数、每天的收盘价格、共享单车的设备状态等等。为了存储这些与时间相关的数据，积极拥抱物联网时代，各大企业纷纷推出自家的时序数据库。本文将对时序数据库的基本概念、应用场景及腾讯时序数据库CTSDB做简要介绍。 什么是时序数据库 1. 时序数据1.1 什么
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2024-05-03 21:43:19
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前言 Apache IoTDB 社区在 2022 年 3 月发布的 0.13.0 版本中有这样一条：支持 aligned timeseries（对齐时间序列），今天介绍一下这个功能的来龙去脉。设备与传感器 &nb
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2023-12-18 22:23:38
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Python时间序列数据分析--以示例说明标签（空格分隔）： 时间序列数据分析 在阅读本文之前 ，推荐先阅读：导读本文主要分为四个部分：用pandas处理时序数据怎样检查时序数据的稳定性怎样让时序数据具有稳定性时序数据的预测1. 用pandas导入和处理时序数据第一步：导入常用的库import pandas as pd
import numpy as np
import matplotl
金融时序数据的深度强化学习应用关键词：金融时序数据、深度强化学习、交易策略、风险控制、神经网络摘要：本文聚焦于金融时序数据的深度强化学习应用。首先介绍了金融时序数据和深度强化学习的背景知识，包括研究目的、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念及其联系，给出了原理和架构的示意图与流程图。深入讲解了核心算法原理及具体操作步骤，并通过 Python 代码进行说明。同时给出了相关数学模型和公式，还结合实际
