使用深度学习进行时间序列预测：一项调查已经开发了许多深度学习架构来适应跨不同领域的时间序列数据集的多样性。在本文中，我们调查了单步和多水平时间序列预测中使用的常见编码器和解码器设计——描述了每个模型如何将时间信息纳入预测。接下来，我们重点介绍混合深度学习模型的最新发展，该模型将经过充分研究的统计模型与神经网络组件相结合，以改进任一类别的纯方法。最后，我们概述了深度学习还可以通过时间序列数据促进决策
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2023-10-18 23:47:35
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# 使用 PyTorch 实现时间序列预测的完整指南
时间序列预测是机器学习中的一个重要应用领域，广泛用于金融、气象、交通等领域。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 实现时间序列预测，助您成为一名更好的开发者！
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现时间序列预测：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录一、数据准备二、时间序列预测分类1、输入为xt，输出是yt2、有x值，有y值：NARX(1)选择模型类型(2)选择输出，只有y_t(3)选择70%用来作为训练数据，15%用来作为验证使用，15%用来测试(4)选择delay(5)开始训练(6)得到参数(7)将神经网络导出代码3、无x，有y值：NAR三、总结 Matlab从2010b版本以后，神经网络工具箱已经升级为7.0，功能大大加强。
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2023-09-18 05:02:39
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对于一个单词，会有这不同的词性，首先能够根据一个单词的后缀来初步判断，比如 -ly 这种后缀，很大概率是一个副词，除此之外，一个相同的单词可以表示两种不同的词性，比如 book 既可以表示名词，也可以表示动词，所以到底这个词是什么词性需要结合前后文来具体判断。根据这个问题，我们可以使用 lstm 模型来进行预测，首先对于一个单词，可以将其看作一个序列，比如 apple 是由 a p p l e 这
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2024-04-02 10:58:56
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PyTorch实战气温预测任务数据集介绍项目目录训练代码 注意：仅记录学习过程，如有侵权联系删除 任务本次任务是进行气温预测，数据集链接https://www.kaggle.com/datasets/ns0720/tempscsv，数据集下载有困难的评论区留言，作为全面学习PyTorch实战的第一章，我们会使用比较原始的方法写整个训练过程，除了反向传播由PyTorch代码调用自行计算。数据集介
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2023-09-25 19:50:23
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时间序列分析是一类经典问题，常见的场景需求包括时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。作为一名算法工程师，当调包遇上时间序列，好用的工具包是必选项！今天我将给大家介绍3个：tsfresh、tslearn、sktime，主要对三个时序工具包进行简要介绍，包括工具包的功能定位、主要特色及优劣势等，并列出了相关的论文、文档和github地址可供详细查阅。废话不多说，我们开始介绍吧一、tsfreshts
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2023-11-30 18:22:49
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本文约3000字，建议阅读12分钟。本文将通过拆解Prophet的原理及代码实例来讲解如何运用Prophet进行时间序列预测。简介对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？多少人会乘坐飞机旅游？类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。这就是时间序列预测被看作数据科学家必备技能的原因。从预测天气到预测产品的销售情况，时间序列是数据科学体系的
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2023-09-18 21:27:14
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这篇文章将使用 Kaggle 的 Montréal 自行车道数据集（数据集下载地址：https://www.kaggle.com/pablomonleon/montreal-bike-lanes）来演示 PyTorch 线性回归模型，并用它来回答以下两个问题：1. 同一天使用不同自行车道的骑车人数之间是否有关系？2. 根据另一条路上有多少人，你能预测出一条路上会有多少人吗？检查数据# Downlo
# 使用PyTorch实现MLP时间序列预测
在这个教程中，我们将学习如何使用PyTorch构建一个多层感知器（MLP）来进行时间序列预测。我们将遵循一个结构化的流程，包含数据准备、模型构建、训练、评估和预测。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-07 04:28:55
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# 使用LSTM神经网络进行时间序列预测
在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常强大的循环神经网络（RNN），用于处理时间序列数据。在本文中，我们将使用PyTorch库来构建一个LSTM模型，用于预测时间序列数据。
## LSTM简介
LSTM是一种特殊的RNN，旨在解决传统RNN中遇到的长期依赖性问题。通过引入门控单元，LSTM能够更好地捕捉和记住时间序列数据中的长期依赖关系。
原创
2024-06-09 03:39:11
142阅读
## PyTorch LSTM 时间序列预测
在机器学习领域，时间序列预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和行为。而在深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）是一种被广泛应用于时间序列预测的模型。本文将介绍如何使用PyTorch实现LSTM模型来进行时间序列预测，并提供相应的代码示例。
### LSTM 简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理序列数据时能够更好
原创
2023-12-17 10:52:22
135阅读
# 使用 PyTorch 进行时间序列预测
时间序列预测是数据科学和机器学习中一个重要的研究领域，它广泛应用于股票价格预测、气象预测、以及各类销售数据的分析等。近年来，随着深度学习的蓬勃发展，使用神经网络进行时间序列预测已逐渐成为主流方法之一。本篇文章将介绍如何利用 PyTorch 进行时间序列预测的基本流程，并通过代码示例进一步帮助大家理解。
## 1. 什么是时间序列数据？
时间序列数据
原创
2024-08-16 07:21:51
81阅读
一、数据预处理私家车轨迹数据在获取后，会存在一系列数据的质量问题，如数据缺失、冗余，在对移动轨迹数据分析和挖掘前，根据不同的应用场景和研究目标，对原始数据进行有效的预处理。主要介绍私家车的行程数据的预处理方法，选取了7个主要的字段：ObjectID, StartTime, StartLon, StartLat, StopTime, StopLon, StopLat由于车辆在实时动态的获取数据，并且
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2023-08-24 12:10:50
637阅读
这个系列前面的文章我们学会了使用全连接层来做简单的回归任务，但是在现实情况里，我们不仅需要做回归，可能还需要做预测工作。同时，我们的数据可能在时空上有着联系，但是简单的全连接层并不能满足我们的需求，所以我们在这篇文章里使用CNN和LSTM来对时间上有联系的数据来进行学习，同时来实现预测的功能。1.数据集:使用的是kaggle上一个公开的气象数据集(CSV)有需要的可以去kaggle下载，也可以在评
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2024-06-27 06:32:56
926阅读
PySpark时间序列数据统计描述，分布特性与内部特性一、基本统计特性1.序列长度2.销售时长3.间断时长4.缺失值占比5.均值(mean)6.标准差(std)7.C.V系数二、分布特性8.偏度(skewness)9.峰度(Kurtosis)10.雅克-贝拉检验(Jarque-Bera)三、序列内部特性11.长期趋势12.平稳性13.周期性14.序列复杂度 PySpark时序数据描述 为更好
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2024-05-07 19:02:48
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本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆(long short-term memory，LSTM)。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。1.1、数据集和问题定义import torch
import torch.nn as nn
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
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2024-06-07 08:31:38
174阅读
0. LSTM用于时间序列预测LSTM因其具有记忆的功能，可以利用很长的序列信息来建立学习模型，所以用它来进行时间序列的预测会很有优势。在实际工程中用LSTM进行时间序列的预测主要有两个难点：一是前期对数据的处理，二是初始模型的搭建。对数据的处理无论是单步、多步、单变量还是多变量都会用到滑动窗口来处理数据，具体处理的方法后面会进行阐述；而对模型的搭建则要根据要解决的问题，原始数据的情况等，对模型的
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2023-10-08 11:42:29
209阅读
# LSTM时间序列预测模型在PyTorch中的应用
时间序列预测是许多领域中的关键任务，包括经济学、气象学和工程学等。在这些领域中，利用过去的数据来预测未来的趋势至关重要。长短期记忆网络（LSTM）由于其独特的结构，能够有效捕捉数据中的长短期依赖关系，因此特别适合于时间序列预测。本文将介绍如何使用PyTorch构建LSTM时间序列预测模型，并给出相应的代码示例。
## LSTM的基本概念
原创
2024-10-16 05:28:42
130阅读
# 多变量时间序列预测使用PyTorch的完整指南
## 引言
多变量时间序列预测是一个重要的机器学习任务，特别是在金融、气候和能源等领域。本文将带你通过使用PyTorch进行多变量时间序列预测的流程，确保你能够理解并实现这一过程。
## 流程概述
以下是实现多变量时间序列预测的步骤和所需的主要代码。我们将首先概述整个过程，然后逐步深入到每个阶段。
| 步骤 | 描述
## 实现PyTorch CNN时间序列预测模型教程
### 整体流程
以下是实现PyTorch CNN时间序列预测模型的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建模型
构建模型 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
```
### 数据准备
首先，我们需要准备时间序列数据作为模型的输入
原创
2024-05-17 03:21:15
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