时间序列的理论 u 平稳时间序列 时间序列平稳性定义： 平稳时间序列分为：自回归模型，滑动平均模型，自回归滑动平均模型 自回归模型：当前值由前p期值决定 滑动平均模型： 自回归滑动平均模型： 根据模
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2023-08-07 12:15:49
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1、时间序列基本规则法-周期因子法提取时间序列的周期性特征进行预测，参考：时间序列规则法快速入门
计算周期因子factors计算base预测=base*factors观察序列，当序列存在周期性时，可以用周期因子法做为baseline在天池竞赛-资金流入流出预测-挑战Baseline-天池大赛-阿里云天池，周期因子可以取得110分+的成绩，排名进500妥妥的。 2、线性回归-利用时间特征做
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2023-06-01 12:20:17
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时间序列模型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。 时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。 1．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。 2．按时间的连续性可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
时间序列预测算法梳理（Arima、Prophet、Nbeats、NbeatsX、Informer）Arima1. 算法原理2. 算法实现Prophet1. 优点2. 算法实现3.算法api实现（fbprophet调api）Nbeats1. Nbeats优点2. Nbeats模型结构NbeatsXInformer参考： Arima1. 算法原理自回归滑动平均（Autoregressive inte
©作者 | 董叶时间序列是一种特殊类型的数据集，其中随时间测量一个或多个变量。 例如天气变化， 股票价格变动，时间序列分析即是通过构建模型反映时间序列中包含的动态依存关系，并借以对未来发生的变化做预测。对最近7天的天气、明天收盘股价的预判。01 时间序列分析的模型分类目前发展的时间序列分析模型主要有三种：1.1 经典时间序列模型经典时间序列模型是一系列统计模型，例如自回归模型（AR）、整
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2023-08-02 22:54:21
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时间序列01时间序列模型介绍：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。时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。1．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。2．按时间的连续性可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
【手把手教你】时间序列之日期处理时间序列是金融量化分析中最常见的数据类型，记录某一变量或特征沿着时间轴而取值，比如某只股票2008-2018年日收盘价。量化分析的一个重要环节之一是基于历史数据进行分析和挖掘，试图 从历史的维度探究某一事物的变化规律或发展趋势（做预测）。目前，时间序列分析理论已经相对成熟，包括一般统计分析（如平稳性、自相关、谱分析等）、统计建模和推断、时间序列预测（包括流行的机器学
本文包含的内容：什么是时间序列和时间序列分解模型？如何做时序异常检测、时序预测和根因分析？为什么需要AMA?异常检测是在数据中发现与预期行为不符的模式。对于决策者而言，在检测到异常时采取必要的积极行动可以避免和减少损失。异常检测在许多行业中发挥着至关重要的作用，例如金融行业的欺诈检测、医院的健康监控、制造业、能源电力、运输、航空和汽车行业的故障检测和操作环境监控 、IT环境的智能运维（AIOps）
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2023-07-10 22:37:28
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## 机器学习时间序列异常检测流程
### 步骤概览
下面是机器学习时间序列异常检测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备和预处理 |
| 步骤二 | 特征工程 |
| 步骤三 | 构建模型 |
| 步骤四 | 模型训练和调参 |
| 步骤五 | 异常检测和评估 |
### 步骤详细说明
#### 步骤一：数据准备和预处理
在这一步骤
原创
2023-08-16 15:49:42
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prophet:时间序列预测原理介绍prophet是Facebook 开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具即“先知”。Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 和R的支持。它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。时间序列模型基本模型 y(t)=g(t)+s(s)+h(t)+ϵt 这里，模型将时间序列分成3个部分的叠加，其
2017/7/1 17:34:07正文最早的时间序列分析可以追溯到 7000 年前的古埃及。古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，从而构成一个时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律，由于掌握了涨落的规律，古埃及的农业迅速发展。这种从观测序列得到直观规律的方法即为描述性分析方法。在时间序列分析方法的发展历程中，经济、金融、工程等领域的应用始终起着重要的推动作用，时间序列
# 时间序列与机器学习
## 介绍
时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点的集合。它在许多领域中具有重要的应用，例如金融分析、天气预报、股票预测等。机器学习是一种通过数据构建模型来做出预测或决策的方法。时间序列与机器学习的结合，可以帮助我们更好地理解和预测时间序列数据。
## 时间序列的特点
时间序列数据具有以下几个特点：
1. 时间依赖性：当前数据点的值与前一个或多个数据点的值相关。
文章目录1.定义2.移动平均法、指数平滑法和季节模型1.移动平均法2.二次移动平均法及趋势移动平均法 1.定义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。对时间序列进行观察研究，找寻它的发展规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列.按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间
目录 一个引言定义确定性时间序列分析方法概述确定性时间序列模型类型移动平均法简单移动平均法 加权移动平均法 趋势移动平均法指数平滑法一次指数平滑法1．预测模型 2．加权系数的选择 3．初始值的确定二次指数平滑法三次指数平滑法指数平滑预测模型的评价一般自回归模型 AR(n) 白噪声序列移动平均模型 MA(m)自回归移动平均模型&
时间序列建模的基本步骤如下：习题1 ．我国 1974～1981 年布的产量如表 11 所示。 2 ．1960～1982 年全国社会商品零售额如表 12 所示（单位：亿元）。 试用三次指数平滑法预测 1983 年和 1985 年全国社会商品零售额。3．某地区粮食产量（亿千克），从 1969～1983 年顺次为：3.78，4.19，4.83，5.46， 6.71，7.99，8.60
一、时间序列对比分析：1，时间序列及其分类： 1）同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列； 2）时间序列：绝对数序列-时期序列（在一段时间内），时点序列（某一瞬间时间点），相对数序列，平均数序列； 3）原则：一致性，时间长短/总体范围/指标内容/计算方法和口径；2，时间序列的水平分析： 1）发展水平：现象在不同时间上的观察值； 2）平均发展水平：序时平均；在一段时间内所达到的一般
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2023-09-06 09:29:07
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什么是时间序列 时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。时间序列的特性1、时间序列分析
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
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
时间序列分析研究时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律以用于解决实际问题。 简单说，就是通过寻找时间的规律来发现过程的特征，这种方法被广泛应用于很多领域。通过这种方法，我们会发现一个数学特征，也就是时间序列的图，居然与过程发展的特征有着正相关的契合度，甚至是重叠。这里
