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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深度学习应用方面繁多，涉及的知识、函数众多，本文只针对时序神经网络模型，并且是基于数据的回归问题进行阐述与解析，不涉及图像、文本等应用场景的介绍。首先是引入库引入库：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.kera
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2024-03-26 11:45:06
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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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第九章 时序数据 # 导入需要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像UsageError: unrecognized arguments: # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像【注意】右括号
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2023-12-11 18:47:24
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（记录下自己第一次独立解决一个问题，至于结果嘛，呵呵呵） 本文的目的是用统计学的方法预测一组数据 经过对数据简单的观察与分析及查阅多方资料，最终选用SARIMAX模型进行预测。（过程还算艰辛吧，这个问题一共做了不到半个月?。） step1:准备数据 关于数据这个问题呢，我一直就觉得没啥好说的。原因在于既然是想做数据的预测，就说明手里是有一份数据的，是想通过这份数据得出一些东西。至于想找一堆数据来验
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2024-03-28 10:55:31
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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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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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产品简介TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database)，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库 (Database) 功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少
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2023-12-13 21:40:07
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# Python 时序数据拟合的科普
时序数据（Time Series Data）是按时间顺序排列的数据，通常用于分析某一变量随时间变化的趋势。在许多场景中，我们希望通过历史数据预测未来的趋势。例如，股票价格、气象数据、销售量等，都是时序数据的典型应用。Python 提供了很多工具来处理和拟合时序数据，其中 `pandas`、`numpy` 和 `statsmodels` 等库尤其常用。
##
原创
2024-09-02 05:28:25
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# Python实现时序数据拟合的详细指南
时序数据拟合是机器学习和数据科学中的重要任务，尤其在处理时间序列数据时，如股市数据、气象数据或经济指标等。本文将带你逐步了解如何在Python中实现时序数据拟合，涵盖每个步骤的具体代码和注释。
## 流程概要
为了更清晰地理解整个过程，这里列出了实现时序数据拟合的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Python 时序数据扩充指南
时序数据扩充是机器学习和数据分析中的一个重要步骤，尤其在处理时间序列数据时。通过适当的扩充，我们可以提升模型的效果，避免过拟合。本文将指导你如何在 Python 中实现时序数据的扩充。
## 整体流程
在进行时序数据扩充时，我们通常会遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：加载和预处理时序数据。
# 时序数据增强在 Python 中的实现
时序数据增强在数据科学和机器学习领域中是一个重要的技术，尤其是当你面对有限的数据集时。它可以帮助我们通过生成新的数据样本来提高模型的泛化能力。本文将指导你如何在 Python 中实现时序数据增强，从整体流程到具体代码实现，希望能够帮助刚入行的小白更好地理解和应用这一技术。
## 整体流程
下面的表格展示了实现时序数据增强的主要步骤：
| 步骤 |
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，
时序数据已用于越来越多的应用中，包括物联网、DevOps、金融、零售、物流、石油天然气、制造业、汽车、太空、SaaS，乃至机器学习和人工智能。虽然当前时序数据库仅局限于采集度量和监控，但是软件开发人员已经逐渐明白，他们的确需要一款时序数据库，真正设计用于运行多种工作负载。如果我们考虑采用一款时序数据库产品，这可能意味着我们正面对大量时序数据的快速堆积。我们需要一个地方对这些时序数据进行存储和分析。
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2024-01-02 16:29:47
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亲爱的天互数据用户们，今天终于迎来了一年一度令人彻夜无眠的的双11，默默地问一句：各位尾款人算到了凌晨几点呢？心痛过后就是快乐的收货人啦~今天来给大家讲一讲之前讲过的时序时空数据库。时序时空数据库(TSDB)是什么呢？它是存储和管理时间序列、地理空间数据的专业化数据库，为时间序列数据及地理空间数据提供强计算能力和高性能读写的分布式云端数据库服务。目的是用分布式云端数据库服务，为物联网设备监控和数据
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2023-10-07 15:20:13
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背景：随着互联网的高速发展、大数据的迅速膨胀和物联网的飞速崛起，我们发现生活和工作中的大部分数据渐渐和时间产生了关联。比如运动的实时步数、每天的收盘价格、共享单车的设备状态等等。为了存储这些与时间相关的数据，积极拥抱物联网时代，各大企业纷纷推出自家的时序数据库。本文将对时序数据库的基本概念、应用场景及腾讯时序数据库CTSDB做简要介绍。 什么是时序数据库 1. 时序数据1.1 什么
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2024-05-03 21:43:19
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作者：飞浪feilang 1. 准备工作tushare是一个第三方财经数据接口包，需要安装包并完成注册。安装tushare包pip install tushare为防恶意调用接口数据，官方()需要新用户完成注册、提高积分(例如达到200)、取得访问权限token ID，例如：1797f6915fbc1e612c33c6ed4cf85a2b7b349d85db80bf08603
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2024-08-06 12:05:37
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# 用Python实现时序数据的数据增强
## 引言
在机器学习和深度学习中，数据增强是一种通过对已有数据进行各种变换和操作来提高模型泛化能力的方法。时序数据（例如时间序列数据、传感器数据等）的数据增强同样重要。本文将向您介绍如何使用Python进行时序数据的增强，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
为了实现时序数据的增强，以下是整个流程的简要步骤：
| 步骤 | 描述
背景及简介NoSQL 技术主要解决以互联网业务应用为主的大数据应用问题，重点要突出处理速度的响应和海量数据的存储问题。NoSQL 的定义 ：主体符合非关系型、分布式、开放源码和具有横向扩展能力的下一代数据库。英文名称 NoSQL 本身的意思是“Not not SQL”，意即“不仅仅是 SQL ” 。在 NoSQL 里经常要用到 的一些时间单位为秒 （s ）、毫秒（ ms ）、微秒（µs ）、纳秒（
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2023-11-02 08:16:00
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物联网IOT时序数据库influxdb物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介2.InfluxDB相关概念3.InfluxDB安装3.1 本地安装3.2 docker容器方式4.设置 InfluxDB5.常用操作 物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介InfluxDB是开源时序型数据库，由Go写成，不过可惜的是开源的只有单机版，InfluxDB在集群方面闭源收费
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2023-08-16 18:37:32
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