对于较为简单的时间序列预测问题，可以使用Exponential Smoothing和ARIMA等传统模型非常方便地求解。然而，对于复杂的时间序列预测问题，LSTM不失为一种很好的选择。因此，本文旨在探讨如何利用LSTM神经网络求解时间序列预测问题。首先，需要明白时间序列预测问题是如何转换为传统的监督学习问题的，即时间窗方法。有关时间序列预测问
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2024-07-16 08:03:06
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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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# Python LSTM多变量时间序列预测
## 引言
在时间序列预测中，LSTM（长短期记忆）神经网络是一种十分有效的模型。LSTM可以处理长期的记忆，适用于预测具有长期依赖关系的时间序列数据。本文将教你如何使用Python实现LSTM多变量时间序列预测。
## 整体流程
下面的表格展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据加载与
原创
2024-01-08 03:49:28
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基于LSTM多变量的时间序列预测
原创
2021-06-05 20:32:21
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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
原创
2022-04-11 18:08:46
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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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文章目录前言流程案例操作从minist数据集理解多分类问题minist手写识别实践讲解 前言流程回归问题预测连续值,在某个区间内变动. 常见的线性回归问题模型是y=ax+b,然而现实世界由于大量的数据偏差以及复杂度,同时还有大量的噪声,往往达不到如此的精确解,实际解决问题时需要考虑噪声的存在 对于噪声,往往我们已经假设了它符合高斯0-1分布,如果噪声是随机的就无法推算了问题在于这组数据是如何分布
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2024-09-27 13:44:27
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多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测 目录多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测，CNN-LSTM结合注意力机制多变量时间序列预测。模型描述Matlab实现CNN-LSTM-At
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2024-01-04 06:46:26
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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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# Python 实现 CNN LSTM 多变量时间序列预测
在当前深度学习盛行的时代，时间序列预测成为了许多领域（如金融、气候变化、交通预测等）的重要任务。结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）可以帮助我们处理这一问题。本文将会带您逐步理解并实现 CNN LSTM 多变量时间序列预测。
## 1. 整体流程
首先，我们要明确整个任务的步骤。下表展示了我们将要进行的步骤：
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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CNN-LSTM多变量回归预测（Matlab） 基于卷积-长短期记忆网络（CNN-LSTM）的数据回归预测 1.CNN结合LSTM做拟合回归预测，数据多维输入单维输出，代码内注释详细，直接替换数据就可以使用 2.运行环境Matlab2020b及以上； 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_LSTMNN.m为主文件，data为数据； 5.所有程序经过验证，保证运行 注意：数据和文件放在一个文
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2024-10-16 12:15:38
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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
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使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。在本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。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。
原创
2024-05-19 23:25:48
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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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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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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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# 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
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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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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