18.内部类如果一个事物的内部包含另一个事物，那么这就是一个类内部包含另一个类。 例如:身体和心脏的关系。又如:汽车和发动机的关系。分类:1.成员内部类定义格式：
成员内部类的定义格式:
修饰符class 外部类名称{
修饰符class 内部类名称 {
//
//...
}
}注意：内用外，随意访问 ; 外用内，需要内部类对象。public class Body
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2024-06-07 18:12:52
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引言时间序列建模的主要目标之一就是对时间序列未来取值的预测. 而另一个最重要的目标即是对预测精确性的评估.可以说之前的所有知识都是为预测与评估作准备的.所谓预测就是利用已观测样本数据,对未来某时刻的取值进行估计. 对时间序列预测,基于这样一个假设: 已观测信息包含时间序列模型的所有信息,其中一部分是可读的,基于可读信息,可以构建时间序列模型,此模型在一定的精度要求下, 可以作为真实模型的近似.最
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2023-09-16 00:51:23
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# 如何在Java中实现LSTM时间预测模型
在如今这个数据驱动的时代，时间序列预测变得越来越重要。长短期记忆网络（LSTM）是一种能够捕捉长期依赖关系的递归神经网络，适合处理时间序列数据。本篇文章将教你如何在Java中实现一个LSTM时间预测模型，我们将分步骤来完成，以下是基本的流程和步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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华为最近发布了一篇最新的多元时间序列预测文章，借鉴了NLP中前一阵比较热的Mixer模型，取代了attention结构，不仅实现了效果上的提升，也大大简化了模型结构。1Transformer的探讨Transformer在时间序列预测中的作用最近得到比较多的探讨。在Are transformers effective for time series forecasting?（2022）这篇文章中，就
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2024-05-10 09:50:45
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文章目录前言一、预测区间的评价指标1.PICP(PI coverage probability)2.PINAW(PI normalized averaged width)3.CWC(coverage width-based criterion)4.ACE(average coverage error)5.AIS(average interval score)6.MPICD(mean PI cen
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2023-10-06 18:51:21
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ForecastNet: A Time-Variant Deep Feed-Forward Neural Network Architecture for Multi-Step-Ahead Time-Series Forecasting一种用于多步超前时间序列预测的时变深度前馈神经网络结构摘要递归和卷积神经网络是深度学习文献中最常用的时间序列预测结构。这些网络通过在时间或空间上使用固定的参数重复一
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2023-07-27 21:46:06
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时间序列数据，简称时间序列或时间数列，是指随着时间的变化而变化的，反应了事物、现象在时间上的发展变动情况，是相同事物或现象在不同时刻或时期所形成的数据。时间序列预测：致力于找出时间序列观测值中的变化规律与趋势，通过外推来确定未来预测值。四种成分：趋势成分 一个时间序列在较长时期的变化趋势。 趋势拟合： 1. 线性趋势拟合：Yt=a + bt + It（随机波动因素） 2. 指数趋势模型：Tt =
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2023-11-12 18:44:41
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# Java时间序列周期预测模型
时间序列分析作为一种重要的数据分析技术，广泛应用于经济、气象、交通等各个领域。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java构建一个简单的时间序列周期预测模型。本文章将涵盖时间序列的基本概念、模型构建、代码示例及注意事项，帮助读者理解并实现这一技术。
## 一、时间序列基础
时间序列是按照时间顺序排列的一组数据点，通常用于分析数据随时间的变化。时间序列的主要成分包
# Java中的时间序列模型预测入门指南
时间序列分析在各种应用场景中都至关重要，如股票价格预测、气象预报和各种工业控制系统。本文旨在引导初学者实现一个简单的Java时间序列模型预测。我们将讨论整个流程，并逐步深入每个步骤的实现细节。
## 流程概述
以下是实现时间序列模型预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 12:18:40
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预训练图像分类模型预测
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1qe4y1D7zD/?spm_id_from=pageDriver&vd_source=ec0dfe3d40081b44c0160eacc0f39d0f
脚本文件：https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset/tree/main/图像
前言在许多重要的领域，需要基于时间序列进行预测，例如：预测销售量，呼叫中心的通话量，太阳能活动，海潮，股市行为等等。假设酒店经理想预测明年会有多少游客，来以此调整酒店的库存，合理地猜测酒店的收入。根据过去某年/月/日的数据，他可以使用时间序列预测，得到访问者的大致值。游客的预测值将有助于酒店管理资源，并据此规划计划。在本文中，我们将学习多种预测技术，并通过在数据集上对它们进行比较。我们
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2024-07-25 13:02:11
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ARMA模型：时间序列分析的精华导言时间序列分析是一种常用的数据分析方法，用于研究数据在时间上的变化规律。ARMA模型（AutoRegressive Moving Average Model）是时间序列分析中的经典模型之一，它结合了自回归和滑动平均两种方法，具有良好的预测性能和解释能力。1. ARMA模型原理1.1 时间序列基础在深入探讨ARMA模型之前，我们先来了解一些时间序列分析的基础概念。时
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2023-10-10 06:12:43
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本文翻译自https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/time-series-forecasting-methods/，数据集来源于https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-time-series-2/。目录表：理解数据集和问题陈述安装包(statsmodels)方法1-
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2023-08-22 21:14:51
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1 概念 ARIMA模型，全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于20世纪70年代初提出的一种时间序列预测方法。ARIMA模型是指在将非平稳时间序列转化为平稳时间序列过程中，将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现
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2024-05-10 09:42:02
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一、模型概述1.1 适用场景A modular regression model with interpretable parameters 模块化回归、有可解释参数模型Facebook开源的时间序列预测算法，适用于具有规律的数据，适用情景如下：a.有至少几个月（最好是一年）的每小时、每天或每周观察的历史数据；b.有多种人类规模级别的较强的季节性趋势：每周的一些天和每年的一些时间；c.有事先知道的
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2024-01-18 21:50:39
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[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
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2024-06-18 21:33:30
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Prophet是由Facebook开发的一种时间序列预测算法，旨在提供一个简单、灵活、高效的预测框架，适用于各种类型的时间序列数据。Prophet的设计初衷是为了让用户能够快速构建高质量的时间序列预测模型，而无需深入了解复杂的时间序列建模技术。Prophet的特点包括：灵活性：Prophet可以处理具有多个季节性分量和非线性趋势的时间序列数据。它支持对节假日效应的建模，以及用户自定义的季节性和趋势
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2024-10-08 21:09:28
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目录I. 前言II. 多变量输入多变量输出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. 前言前面已经写了很多关于时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序
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2023-09-29 15:07:05
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文章目录一、时间序列预测方法二、用法讲解及python程序1.AR2.MA3.ARMA4.ARIMA5.SARIMA6.SARIMAX7.VAR8.VARMA9.VARMAX10.SES11.HWES 一、时间序列预测方法1.Autoregression (AR)2.Moving Average (MA)3.Autoregressive Moving Average (ARMA) 4.Autore
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2024-01-02 13:23:24
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时间序列预测模型是数据科学中广泛应用的一种工具，广泛用于经济学、气象学、金融科技等多个领域。本博文将围绕Python实现的时间序列预测模型展开，涵盖多方面的内容，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等。
## 版本对比
在时间序列预测模型中，常用的库有`statsmodels`和`prophet`等。为了便于对比，我们可以整理出它们的特性。
| 特性
