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
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
203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
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## 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
233阅读
更新时间记录：2023.6.19 更新内容：代码优化本人接触时间序列预测有两三个月了（期间有忙其他事情），从学python，再到学pytorch，pandas等数据处理方面的知识，深感知识海洋的广阔！本人学的不是很系统，一方面原因可能就是知识付费（并不是说知识付费不好，只是付费内容太多、花冤枉钱），另一方面就是本人的知识体系没有搭建好。我在GitHub上面并没有找到好的源码分享（pytorch框架
在家浑浑噩噩了几个月这样很颓。最近，用了三天认真的分析了一篇AAAI的会议论文和具体实现情况，这篇论文发表在今年的会议接受，作者来自于中山大学，浙江大学和西交利物浦,论文题目叫Towards Better Forecasting by Fusing Near and Distant Future Visions（强烈推荐国产镜像，基本秒开），代码，代码基于pytorch框架编写。
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2023-10-27 20:38:38
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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
278阅读
# 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 |
|------
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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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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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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文章目录官网文档环境泰坦尼克号数据分析泰坦尼克号数据清洗整理Spark ML PipelineTitanic幸存者预测：逻辑回归LR模型模型训练模型预测Titanic幸存者预测：决策树模型 官网文档https://spark.apache.org/docs/2.4.5/api/python/pyspark.ml.html环境Python3spark2.4.8jupyternotebookJDK8
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2023-11-30 16:15:06
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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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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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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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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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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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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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