数据集首先介绍一下我们的数据集，可以在我的github下载 该数据集是一个污染数据集，我们需要用该多维时间序列去预测pollution这个维度构建训练数据首先我们删去数据中date,wnd_dir维（注:为了演示方便故不使用wnd_dir，其实可以通过代码将其转换为数字序列）data = pd.read_csv("./pollution.csv")
data = data.drop(['date'
转载
2024-08-08 21:58:29
139阅读
论文标题： OMNI-SCALE CNNS: A SIMPLE AND EFFECTIVE KERNEL SIZE CONFIGURATION FOR TIME SERIES CLASSIFICATION 论文链接： https://openreview.net/forum?id=PDYs7Z2XFGv 代码链接： https://github.com/Wensi-Tang/OS-CNN摘要感受野
转载
2023-11-26 23:41:17
327阅读
近几年大数据和人工智能技术逐渐成熟，运维领域多年来面临的困境有望得到突破。AIOps就是在这样一个环境下自然孕育而生。IT运维数据天生就有数据量大，维度多，时序等特征，结合人工智能算法，通过训练，就可以让机器自动发现系统异常，快速找到关联的根因，甚至可以根据历史数据提前做出预测。近些年关于AIOps的研究越来越热门，其中，多维时间序列的异常检测和故障诊断是其中非常重要的一个课题方向。本次和大家分享
转载
2024-03-30 10:19:42
550阅读
Long Short-Term Memory networks（长-短期记忆网络），简称 LSTMs，可用于时间序列预测。有许多类型的LSTM模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。本文介绍了如何为一系列标准时间序列预测问题开发一套LSTM模型。本文旨在为每种类型的时间序列问题提供所对应模型的示例，你可以依此为模板，针对自己的业务需求进行修改。本文的主要内容为：如何开发适用于单变量时间序列预测的
文章目录0 封面1 标题（title）2 作者（author）3 摘要（abstract）4 结论（conclusion）4.1 维数约减4.2 时间序列模式表示4.3 异常模式发现5 引言（introduction）5.1 总结5.2 名词定义——异常5.3 名词定义——维数约减5.4 名词定义——时间序列模式表示6 维数约减6.1 研究趋势 写在前面：计算机应用；主办方：中国科学院成都分院、
转载
2024-02-02 18:35:08
116阅读
【1. 概要】论文针对的是时序预测问题（Time series forecasting，TSF），根据时间序列的特点创新性地提出了一个多层的神经网络框架sample convolution and interaction network（SCINet）用于时序预测。模型在多个数据集上都展示了其准确率上的优越性，且时间成本相对其他模型（如时序卷积网络TCN）也更低。本篇论文工作包含以下几点：说明了T
转载
2024-05-08 21:58:26
118阅读
多元时间序列预测的时间模式注意题目：Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting作者：Shun-Yao Shih, Fan-Keng Sun, Hung-yi Lee来源：Machine Learning (cs.LG)Submitted on 12 Sep 2018 (v1), last revised 2
转载
2024-04-08 10:37:53
160阅读
文章目录1 摘要2 引言3 介绍时间序列的斜率集表示3.1 模式的概念3.2 斜率集3.3 斜率集搜索算法3.4 模式距离3.5 斜率距离分析3.6 时间对等过程4 实验分析 写在前面：《模式识别与人工智能》；2007年1 摘要针对含有大量噪声，并存在数据缺失的高维多元时间序列数据；本文提出一种基于斜率表示的时间序列相似性度量方法该方法是在线性分段的基础上，对两个序列间的斜率差进行加权，因而物理
转载
2024-07-25 19:48:53
106阅读
序列数据(具有时间依赖性的数据)在业务中非常常见，从信用卡交易到医疗保健记录再到股票市场价格。 但是，隐私法规限制并极大地减慢了对研发至关重要的有用数据的访问。 这就产生了对具有高度代表性但又完全私有的合成顺序数据的需求，这至少可以说是具有挑战性的。生成合成时间序列和顺序数据要比表格数据更具挑战性，在表格数据中，通常将与一个人有关的所有信息存储在一行中。 在顺序数据中，信息可以分布在许多行中，例如
转载
2024-05-10 10:22:12
77阅读
摘要 CNN分类常用于计算机视觉和语言识别，但是很少用于时间序列分类。因为设计了一个有两层卷积层的CNN用于作时间序列分类。CNN的一个缺点就是需要大量的有效数据去训练。针对这个缺点提出了两个解决方案：（1）数据扩充 (2)利用来自不同数据集的训练时间序列以半监督的方式学习网络Introduction 文献中关于时间序列分类的方法主要有两种：（1)distance-based【基于距离】【在原始数
转载
2024-04-26 17:14:37
150阅读
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。
转载
2023-10-27 20:38:38
152阅读
循环神经网络（RNN）跟前面介绍的卷积神经网络区别很大，卷积神经网络主要是处理空间信息，每层提取不同的特征，而RNN是处理时序信息的，时序信息就是说将一段文字或者声音等看作是一段离散的时间序列，按照时间进行输出的一种模型，本节主要介绍如何处理自然语言(Natural Language Processin
转载
2024-04-07 21:22:53
119阅读
什么是TCN？TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。TCN是指时间卷积网络，一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法。TCN背景 到目前为止，深度学习背景下的序列建模主题主要与递归神经网络架构(如LSTM和GRU)有关。S.
转载
2024-04-15 13:40:16
227阅读
AbutionGraph是图特摩斯科技自研的首款GraphHOLAP图数据仓库，面向大规模实时图查询分析，在传统静态数据图谱的基础上，时序多维的动态知识图谱是其一大特色，从底层构建解决和优化一些既往图数据库无法完成的任务，是一款原生图存储系统。维度是数据库的概念，标签是业务上的概念，是对应关系。在大多数场景中，知识数据往往是多维的，就拿以人为中心的图谱画像来说，每个人的数据（金融、购物、出行等）都
转载
2024-07-30 13:01:54
48阅读
原文链接from math import sqrtfrom numpy import concatenatefrom matplotlib
转载
2023-01-16 08:26:19
121阅读
一、本文介绍在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大
# R语言多维时间序列的实现
在数据分析与建模中，时间序列数据的处理尤为重要，尤其是在经济学、气象学等领域。本文将为刚入门的小白讲解如何使用R语言来创建和处理多维时间序列。
## 一、流程概述
在R语言中，我们可以使用 `xts` 或 `zoo` 包来处理时间序列。下面是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
原创
2024-10-24 03:31:41
93阅读
多维时间序列图模型涉及时间序列之间复杂的直接和间接相依联系，因此成对的独立性检验不能满足要求，用于度量条件独立性更合适的统计量是条件互信息。 本节主要介绍检验非线性时间序列相依联系的条件互信息统计量及其性质。前面主要介绍理论，具体方法直接下拉到最后。1.非线性时间序列相依联系的条件互信息检验方法要建立观测数据的图模型，一个重要步骤是检验图中的边所表示的独立性。要利用时间序列图模型对数据进行分析，需
转载
2024-07-09 20:02:38
108阅读
多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时间序列预测
原创
2022-12-15 15:13:22
795阅读
摘要：亚马逊提出的deepar算法基于seq2seq模型对单维时间序列进行建模、预测，基于预测结果对时间序列中的异常点进行识别，但这种方法不适用于多维度的时间序列建模。在利用IoT+AI对现实世界中的物理设备进行异常检测的过程中，一个设备的运转/健康状态往往是由一系列指标共同决定的，指标之间并非相互独立的关系。本文吸收deepar算法的概率建模思想，以电机设备为例，提出一个对多维度指标
转载
2023-12-19 16:38:54
149阅读
