看见大家想学习组合预测，我今晚就准备加班，给大家上一个arima+svm的组合预测，有什么不足的请指出了，时间序列是一个大类，我今天主要是给大家展示的是最常用的arima. 这里原理就不介绍了，只讲应用，你可以自己搜索网上原理或者关注我后面论文，我会专门写一个原理部分，目前也是帮别人处理的模型，根本不需要研究原理，只是给大家提供一个思路。串联组合的原理都是这样的，前面用灰色预测或者时间序列或者回归
转载
2023-12-14 20:31:27
24阅读
代码整理自 《Hands On Machine Learning with sklearn,Keras and TensorFlow》Chapter 15: Processing Sequences Using RNNs and CNNs。@[toc]1.生成模拟数据 import 模拟数据大致模样如下图所示： 2.朴素预测方法作为基准预测方法预测结果约为 mse=0.019979
转载
2023-11-19 17:37:22
118阅读
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-
转载
2023-08-22 21:14:51
304阅读
时间序列预测损失函数时间序列预测是指通过分析历史数据来预测未来数据的变化趋势。时间序列预测在许多领域都有着广泛的应用，例如金融、气象、交通等。为了能够准确预测未来数据，时间序列预测中损失函数的选择非常关键。损失函数的选择直接影响模型的预测精度，因此，对时间序列预测中常用的损失函数进行综述和评价具有重要的意义。在时间序列预测中，常用的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error, MS
转载
2023-10-25 17:34:26
294阅读
时序预测相关技术分享时序预测是指对时间序列数据进行预测，以预测未来的趋势或行为。在实际生产和应用中，时序预测广泛应用于金融、电力、交通等领域。时序预测可以帮助人们更好地理解和掌握未来的趋势和规律，从而做出更明智的决策。时序预测技术的方法和模型多种多样，下面介绍一些常用的方法和模型：时间序列的基本特征时间序列特征分解Why 时间序列分解是一种用于分解时间序列成不同成分的方法，通常将时间序列分解为三个
转载
2023-08-20 13:09:35
347阅读
一. 时间序列的定义 时间序列是将统一统计值按照时间发生的先后顺序进行排列，时间序列分析的主要目的是根据已有数据对未来进行预测。 一个稳定的时间序列中常常包含两个部分：有规律的时间序列和噪声。所以，在以下的方法中，主要的目的就是过滤噪声值，让时间序列更加有分析意义。二. 时间序列的预处理 拿到一个观察值序列之后，首先要对其稳定性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可
转载
2023-07-04 14:52:33
165阅读
时间序列预测本质上允许企业通过分析以前的数据来预测未来的结果，并让企业了解数据趋势的方向。不过，时间序列预测并非没有挑战，要使用时间序列预测，我们就必须拥有过去的准确数据，并保证这些数据将代表未来事件。今天，我们就来聊聊时间序列预测。 时间序列预测是一种通过分析历史数据来预测未来事件的方法。我们可以看到一些例子，比如：年作物产量、月度销售业绩、加密货币交易等。当我们拥有在一段时间内测量的
转载
2023-11-03 08:33:08
5阅读
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
转载
2023-11-30 18:22:49
134阅读
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
转载
2023-09-18 21:27:14
203阅读
前言这篇文章是对前面所写的LSTM时序预测文章的代码使用方法的总结。强烈建议使用代码前先阅读本文，而不是直接询问！ 此外，代码数据中除了负荷列其他列都已经归一化了，所以代码中只对负荷列进行了归一化，如果使用自己的数据，需要对其他列数据进行归一化。更新：由于询问如何使用的人太多了，因此这里做一些更加详细的注解，TensorFlow代码的整体结构与使用方法与PyTorch几乎一模一样，因此就不再详细介
转载
2023-12-29 22:53:22
222阅读
时间序列预测是机器学习的一个重要领域，往往被忽视。这很重要，因为有很多涉及时间成分的预测问题。这些问题被忽略了，因为正是这个时间组件使得时间序列问题更难以处理。在这篇文章中，您将发现时间序列预测。阅读这篇文章后，你会知道：时间序列，时间序列分析和时间序列预测的标准定义。时间序列数据中要考虑的重要组成部分。时间序列的例子，使您的理解具体化。时间序列普通机器学习数据集是观察的集合。例如：123obse
转载
2023-11-20 06:39:44
2阅读
# 时间序列预测的基础与Python实现
时间序列预测是一种利用历史数据进行未来趋势预测的统计方法。在经济学、气象学、医疗领域以及许多数据科学应用中，时间序列预测扮演着至关重要的角色。本文将为你介绍时间序列预测的基本概念并展示如何使用Python进行时间序列分析与预测。
## 什么是时间序列？
时间序列是按照时间顺序记录的一组数据。最常见的时间序列数据包括每日的股市价格、每小时的气温或每分钟
原创
2024-10-27 03:37:07
29阅读
# Python 时间序列预测代码实现
## 介绍
作为一个经验丰富的开发者，你要教一位刚入行的小白如何实现Python时间序列预测代码。在本篇文章中，我将向你介绍整个流程，并给出每一步所需的代码和解释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[收集数据] --> B[数据预处理];
B --> C[选择模型];
C --> D[训练模型]
原创
2024-05-09 03:41:53
49阅读
概览：学习创建时间预测序列的步骤额外关注 Dickey-Fuller test & ARIMA(自回归移动平均) 模型从理论上学习这些概念，以及它们在python中的实现介绍时间序列(从现在开始称为TS)被认为是数据科学领域中不太为人所知的技能之一(就连我几天前也对它知之甚少)。我开始了一段新的学习旅程，学习解决时间序列问题的基本步骤，现在我和大家分享一下。这些绝对会帮助你在未来的项目中得
转载
2023-11-21 23:59:58
48阅读
PySpark时间序列数据统计描述，分布特性与内部特性一、基本统计特性1.序列长度2.销售时长3.间断时长4.缺失值占比5.均值(mean)6.标准差(std)7.C.V系数二、分布特性8.偏度(skewness)9.峰度(Kurtosis)10.雅克-贝拉检验(Jarque-Bera)三、序列内部特性11.长期趋势12.平稳性13.周期性14.序列复杂度 PySpark时序数据描述 为更好
转载
2024-05-07 19:02:48
101阅读
加载序列数据加载示例数据。chickenpox_dataset 包含一个时序，其时间步对应于月份，值对应于病例数。输出是一个元胞数组，其中每个元素均为单一时间步。将数据重构为行向量。data = chickenpox_dataset;%加载数据集 chickenpox_dataset是一个函数
data = [data{:}];%将数据集变为数组的形式，此时得到的是一个1*n维的数组，
转载
2023-11-07 08:43:22
131阅读
在 Java 应用程序中，时间对象是使用地比较频繁的对象，比如，记录某一条数据的修改时间，用户的登录时间等应用场景。在传统的 Java 编程中，大部分的程序员都会选择使用 java.uti.Date 这个类型的类来表示时间（这个类可不是什么善类）。在现代化互联网的使用场景中，由于前后端分离的原因，在前后端之间进行数据的交互都会默认采用 JSON（JavaScript Object Notion 即
转载
2022-06-25 20:50:00
485阅读
前面两篇给大家介绍了几种对时间序列直接的预测方法，这一篇给大家讲讲如何对时间序列进行分解，并根据分解法对数据进行预测。要对一个指标进行预测，首先得知道影响这个指标的因素都有哪些。假如，现在领导让你预估下个月的销量情况，这个时候你会从哪些角度进行考虑呢？也就是什么因素会影响下个月的销量呢？正常情况下，第一个需要考虑的因素就是今年比往年整体销量的增长情况是什么样子的，我们把这个因素称为长期趋势；第二个
转载
2024-06-28 12:03:24
111阅读
在正常的机器学习问题中，我们通过观察值来进行预测，预测与时间因素无关。在某些情况下，机器学习也可以预测未来的结果，但这将同等对待所有过去的观察结果。然而，时间序列数据集是完全不同的。时间序列任务增加了一个“时间维度”，并且在观察之间也有一个明确的依赖顺序。简单地说:时间序列是按时间顺序进行的一系列观察。时间序列数据的组成部分平均水平(level)：序列的基线值。趋势(Trend)：该序列
转载
2023-10-08 19:09:14
257阅读
作者：周天(舟恬) 时间序列预测在能源、气象等众多领域都有着广泛应用，达摩院提出了基于频域分解的FEDformer模型，大幅提高了预测精度和模型运行效率，本文将为大家介绍达摩院在时间序列预测方向的最新进展。给定一段时期的历史数据，AI要如何准确预测天气变化、电网负荷需求、交通拥堵状况？这其实是个时序预测问题，通俗理解就是利用历史数据预测未来信息。预测可分为短期、中期和长期预
转载
2024-01-25 06:32:04
118阅读
