研究问题首次使用GNN去解决多元时间序列插补问题背景动机在真实场景下，时间序列数据通常是不完整的，通过插补方法来对缺失值进行填充是一项必要工作（和时间序列的预测问题相比，插补法不仅可以利用过去的事件信息，也可以利用未来的时间信息）现有方法无法有效捕捉到传感器网络中存在的非线性时间和空间依赖性，也无法充分利用关系信息两个传感器具有空间相似性不意味着物理上接近，而是说它们的数据变化比较相关考虑到图神经
一.概述 1.时间序列 (1)概念:常用按时间顺序排列的1组随机变量X1,X2...Xt来表示1个随机事件的"时间序列",简记为{Xt};或者说,时间序列是某个指标在不同时间的不同值按时间
先后顺序排成的序列.用x1,x2...xn表示该随机序列的n个有序观测值,称为序列长度为n的"观测值序列",简记为{xt,t=1,2...n}.时间序列模型也是1
种回归模型,其原理为:
①事物的发展具有延续性
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2023-08-22 08:39:27
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基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型前言前面在【MATLAB第8期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，即单输入数据时间序列预测，见本人CSDN主页。前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型思路框架，见本人CSDN主页。思
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2024-02-19 11:42:34
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Spectral Temporal Graph Neural Network for Multivariate Time-series Forecasting作者：北京大学Defu Cao等论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.07719代码链接：https://github.com/microsoft/StemGNN/多元时间序列预测在许多实际应用中起着至关重要的作用，
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2024-05-10 09:49:43
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1.java垃圾回收算法实现原理，有两种，一个是引用计数法，一个是引用可达法。 引用计数法，每个对象有一个专门的空间维护一个引用计数器，当该对象被引用时，计数器加一，引用消失时则计数器减一，当该对象引用数为0时则回收该对象。这个算法有一个好处就是可以及时回收废弃的对象，而不用等到空间占满后在统一回收，但是其无法解决循环引用的情况。 而引用可达性分析法，则是选取一个root节点，通过该节点是否能够遍
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2024-10-08 10:45:14
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本文源自《统计学习导论：基于R语言应用》(ISLR) 中《3.6 实验：线性回归》章节。本文标题有误，应该为“ISLR实验”使用 Boston 数据集library(MASS)
library(ISLR)拟合语句 lm(y ~ x1 + x2) 建立两个预测变量 x1，x2 的拟合模型lm.fit.2 lm(medv ~ lstat + age, data
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2024-07-04 20:01:31
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预测模型用于许多不同的领域和应用程序。例如，根据最近几天，几周或几年内的需求预测产品的需求。但是，在现实生活中，模型中应包括其他时变功能，例如相关产品的需求，因为它们对预测值的影响也可能随时间变化。这样的时间序列分析应用程序，包括一个以上功能的过去历史，属于多元时间序列问题和递归神经网络的一类。 （RNN）是解决多元时间序列问题的好方法。在此博客文章中，我们想展示如何通过自行车共享案例研究将**基
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2023-12-22 16:11:55
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论文题目：Multi-period Time Series Modeling with Sparsity via Bayesian Variational Inference（由于论文放在 arXiv 上有多个版本，每个版本的论文标题不一样，在 google scholar 中需要搜索“Time series forecasting based on augmented long s
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2024-07-25 18:52:16
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作者 | Vachel回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（Y）和自变量（X）之间的关系，例如不同的施肥量对苗木高生长的关系、中国人的消费习惯对美国经济的影响等等。回归分析衡量自变量对因变量Y的影响能力，进而可以用来预测因变量的发展趋势。本文为大家描述时间序列的回归方法。简单来说，时间序列的回归分析需要我们分析历
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2024-05-10 09:56:37
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第四章 非平稳时间序列的确定性分析4.1时间序列的分解4.1.1 wold分解对任意一个离散平稳过程,可以分解为确定序列与随机序列之和.其中，.且满足如下条件： (1) (2) (3) 对于任意序列，,设若,且随着q增大而增大，则是非减有界序列。反映了历史信息对现实值的预测精度。这时称 是确定性序列. 这时称 是随机序列.对于ARMA模型，,为确定性平稳序列，后项为随机平稳序列。4.1.2
文章目录题目符号系统相关概念算法思路实验Amazon sentiment data sets亚马逊评论数据集MSRA-MM Data Set 题目Multiple-Instance Ordinal Regression 多示例有序回归符号系统符号含义训练集一共有种分类分类的标签标签为的包的个数第个标签为包中的第个示例相关概念 Ordinal Regression：有序回归（OR）是监督学习中的
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2024-03-23 13:19:46
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TL;DR由于之前的模型不能有效地捕获序列内的模式特征和序列间的关系特征，这篇论文中针对多元时间序列预测问题提出一个更加高效的模型 AttnAR（attention-based autoregression）。AttnAR 首先利用混合卷积特征提取器来学习每个时间序列的模式，然后通过学习目标时间序列间的时间不变注意力图来聚合序列的模式。实验部分在四个多元时序数据集中验证了 AttnAR 的预测准确
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2024-01-10 15:57:35
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最近工作中遇到了时序预测问题，查询了部分博客找到部分特征工程的处理过程，感觉还可以分享一下：原始数据的检测（波动，平稳性，周期，方差等）和时间序列的预测代码参考：本文的内容主要来源于博客：本人做了适当的注释和补充。https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/ 英文不错的读者可以前
ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两个概念。ARIMA模型可以用来对具有一定趋势和季节性的时间序列数据进行建模和预测。ARIMA模型的名称来源于其主要的组成部分：AR、I和MA。AR（自回归）：自回归是指将过去时刻的观测值作为预测当前时刻的值的线性组合。具体来说，AR模型使用了过去时刻的p个观测值，其中p是AR模型的阶数（orde
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2024-08-18 13:03:24
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作者StormBlafe为什么要关注时间序列的平稳性？原因一：时间序列数据的数据结构与传统的统计数据结构不同。最大的区别在于，传统随机变量可以得到多个观测值（比如骰子点数，可以反复掷得到多个观测值，忽略时间的差异）。而时间序列数据中，每个随机变量只有一个观测值（比如设收盘价为研究的随机变量，每天只有一个收盘价，不同日子的价格服从的分布不同，即考虑时间的差异）。这样一来，每个分布只能得到一个观测值，
文章目录前言一、多元线性回归1.原理介绍2.sklearn代码实现二、Lasso回归1.原理介绍2.sklearn代码实现三、总结 前言回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也随之发生变化。而线性回归是机器学习中最简单的回归算法。常被用于销量预测，房价预测等场合。一、多元线性回归1.原理介绍多元线性回归指的是就是一个样
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2023-12-20 09:49:24
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多元（维）时序 多元（维）时序 支持定长/变长/可空字字段
- 对于变长和定长字段采用不同的存储结构，最大程度降低存储空间和解析代价；同时稀疏记录中大量空字段进行特别优化处理，避免空字段占用额外存储空间，从而大大节省了稀疏记录的存储空间
多种排序格式 时序数据处理的主要特征 :
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CNN or RNN（LSTM） 一、背景这次项目是导师的一个课题，大概需求是在工厂内，有许多生产设备，其设备的产出率与利润直接挂钩。因此，保证设备稳定的高产率是节约成本、提高利润的重要工作。而通常管理设备、依照当前状态，实时调整电压、电流等各相关指数通常是由专业技术人员负责，培养一个专业调控人员的成本是很高的，因此就需要一个模型能够代替人工对设备进行实时相控以保证高产率。在本
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2024-08-03 15:33:06
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目录传统时序建模自回归模型（Autoregressive model，简称AR）移动平均模型（Moving Average model，简称MA ）自回归滑动平均模型（Autoregressive moving average model，简称ARMA）差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average mod
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2024-05-10 10:42:22
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R实现多元线性回归，主要利用的就是lm()函数熟悉其他统计回归量的函数，对做回归分析也是很有帮助的。anova(m)： ANOVA表coefficients(m)： 模型的系数coef(m)： 跟coefficients(m)一样confint(m)： 回归系数的置信区间deviance(m)： 残差平方和effects(m)： 正交效应向量（Vector of orthogonal effect
