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
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2024-07-09 20:02:38
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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、
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2024-02-02 18:35:08
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本文首先简要介绍最近几年来时间序列分类算法的最新研究成果，包括dynamic time warping的各种改进技术和相关研究，以及最新的聚合式算法（ensemble algorithm）。其次以根据能耗数据来监测服务器运行程序的研究为实例，介绍如何对实际应用中的时间序列数据进行更准确的分类。一、时间序列分类算法综述 时间序列分类问题（Time Series Classification， TS
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2024-05-04 22:36:53
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第十五章 使用CNN和RNN处理序列 文章目录第十五章 使用CNN和RNN处理序列前言一、思维导图二、主要内容1、循环神经元和层2、训练RNN3、预测时间序列4、处理长序列三、课后练习四、总结 前言在我们的实际生活中会遇到很多的数据信息，大致分为两种1、有规则的，例如：时间、日期、距离、气温…都是由一定的规则组成然后传递给我们或者计算机。2、无规则的，例如：文本内容，音频、自然语言。同样是信息的载
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2024-04-02 11:08:50
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主要挑战：KPI 通常是周期性的，取决于应用程序和系统，它们的周期可以从数天到数周。因此， 每个 KPI 通常有数千个点需要完全捕捉才能刻画它在一段时间内的行为。但是因为一些不可避免的因素会导致时间序列有一些显著的形状变化，从而影响时间序列的分类。噪音和异常：噪音和异常在 KPI 中很常见。噪音通常是指小围绕 KPI 中预期值的随机波动，而异常是显着的波动，通常更大超过 2 个标准差 。噪音和异常
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2024-02-23 22:00:40
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文章目录1.定义2.移动平均法、指数平滑法和季节模型1.移动平均法2.二次移动平均法及趋势移动平均法 1.定义时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。对时间序列进行观察研究，找寻它的发展规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列.按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间
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2023-12-06 16:26:20
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一、时间序列对比分析：1，时间序列及其分类： 1）同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列； 2）时间序列：绝对数序列-时期序列（在一段时间内），时点序列（某一瞬间时间点），相对数序列，平均数序列； 3）原则：一致性，时间长短/总体范围/指标内容/计算方法和口径；2，时间序列的水平分析： 1）发展水平：现象在不同时间上的观察值； 2）平均发展水平：序时平均；在一段时间内所达到的一般
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2023-09-06 09:29:07
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接上文，本文介绍了开发CNN时间序列模型中的后两个知识点：多步CNN模型和多变量多步输出CNN模型来解决时间序列预测问题（思维导图中的3、4）。看一下这两篇文章的思维导图： 文章目录【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总：[传送门]()2.3 多步 CNN 模型2.3.1 向量输出模型2.4 多变量多步CNN模型2.4.1 多输入多步输出（Multiple Input Multi-
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2023-11-27 10:48:26
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Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks摘要：长期以来，多元时间序列建模一直吸引着经济、金融和交通等各个领域的研究人员。多元时间序列预测的基本假设是变量之间相互依赖，但如果仔细观察，现有的方法不能充分利用变量对之间潜在的空间相关性。近年来，图神经网络(gnn)在处理关系依
时间序列是指在一定时间内按时间顺序测量的某个变量的取值序列，不管在什么行业，时间序列都是一种非常重要的数据形式，很多统计数据以及数据的规律也都和时间序列有着非常重要的联系。常见的时间序列数据有一天内随着时间变化的温度序列，又或者交易时间内不断波动的股票价格序列。Pandas的时间序列处理能力是非常强大的。Panda的时间序列处理中最常见的数据类型为datetime,那么什么
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2024-07-25 14:48:31
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随着传感器技术的发展，多元时间序列分类(MTSC)问题是时间序列数据挖掘领域中最重要的问题之一，近几十年来一直受到人们的关注。传统的基于Bag-of-Patterns或time series Shapelet的时间序列分类方法难以处理高维多元数据中产生的大量候选特征，但即使在训练集很小的情况下，仍具有良好的分类性能。相比之下，基于深度学习的方法可以有效地学习低维特征，但缺乏标记数据。在本文中，我们
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2023-12-09 13:35:10
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【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
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2024-05-08 21:58:26
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# Python实现多元时间序列分类
## 1. 引言
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现多元时间序列分类。多元时间序列分类是指对具有多个特征的时间序列数据进行分类。我们将介绍整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程概述
下表展示了实现多元时间序列分类的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 特征提取 |
|
原创
2024-02-14 09:43:30
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时间序列分类是将待测样本分配到预先定义好的类别中。时间序列数据定义： 狭义：按时间顺序排序的一组数据。 广义：任何实质性的有次序的序列都可以当作时间序列处理。 应用：医学诊断、灾害预测、入侵检测、过程控制、道路交通等方面。早期分类特点：针对时间序列数据尽早做出预测，并满足预测的质量。更注重优化分类的早期性。在一些领域中越早做出分类用来指导决策越有利。早期的分类器满足需两个要求。首先，早期分类器应该
在这篇博文中，我将与大家分享如何使用 PyTorch 实现 CNN 时间序列分类的过程。这不仅涵盖了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发，还包括错误集锦和生态集成的相关内容。整个内容将引导你从配置环境到实现和优化模型。
## 环境配置
在开始项目之前，首先要确保我们有一个合适的环境。以下是我为此项目配置的环境要求：
1. **操作系统**：Ubuntu 20.04
2. **Python
时间序列异常值检测综述介绍时间序列异常值检测的分类点异常样本的检测单变量时间序列基于模型的方法基于预测模型基于估计模型基于密度的方法基于直方图的方法多变量时间序列单变量方法多变量方法序列异常段的检测单变量时间序列多变量时间序列基于单变量检测方法基于多变量检测的方法异常时间序列的检测降维方法异常度评价未来研究方向降维方法异常度评价未来研究方向 介绍异常值的定义：“An observation wh
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2024-09-24 14:40:57
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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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对时间序列进行分类？这真的有可能吗？这会有什么用呢？我们接触的大多数时间序列数据主要涉及产生预测的交易。无论是预测产品的需求还是销售额，航空公司的乘客数量或特定股票的收盘价，我们都习惯于利用久经考验的时间序列技术来预测需求。但随着生成的数据量呈指数增长，尝试新想法和算法的机会也随之增加。使用复杂的时间序列数据集仍然是一个利基领域，扩展你的保留曲目以包含新想法总是有帮助的。这就是本文的目的，向你介绍
原创
2020-12-22 09:50:25
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数据与学习过程来源于：《时间序列分析-基于R》(第二版)【M】王燕 中国人民大学出版社数据为1948-1981年美国女性(20岁以上)月度失业率序列一、概念 时间序列，简单来说就说一系列与时间有关系的序列。它按照一定时间间隔收集，在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2...Xt来表示一个随机事件的时间序列，用x1,x2,...,xt表示该随机序列的n个有序观察值，也称
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2023-10-08 09:20:20
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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
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2024-04-26 17:14:37
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