当需要根据已有的时间序列数据，预测未来多个时刻的状态时，被称之为时间序列多步预测。 时间序列多步预测有五种策略，分别为： 1、直接多步预测（Direct Multi-step Forecast） 2、递归多步预测（Recursive Multi-step Forecast） 3、直接递归混合预测（Direct-Recursive Hybrid Forecast） 4、多输出预测（Multiple
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2023-07-19 22:13:58
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时间序列预测法按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。回归分析预测法
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2023-12-26 10:21:53
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目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列问题描述多层感知机回归多层感知机回归结合“窗口法”改进方向 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras原文使用 python 实现模型，这里是用 R基于 Keras 用深度学习预测时间序列时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题。在本
在使用Python进行多维时序预测时，我们需要注意一些关键的环境配置和步骤。本文将逐步引导你完成整个过程，从环境准备到扩展应用。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的软硬件环境是合适的，以下是必要的配置：
| 组件 | 版本 | 备注 |
| ------------ | -------
环境win7，x64，python3.6# python版本查看
python --version安装模块numpy，mkl，scipy，sklearn（scikit_learn），matplotlib等等 在windows系统中打开命令行窗口cmd，然后使用pip install numpy安装。但是有的时候报错，这个时候直接去开头给的那个下载whl文件的地址下载需要的whl文件，然后pip i
一、介绍1.1 背景1.2 发展历史一般来说，谈及DL领域时序预测，首先大家会想到RNN类的模型，但RNN在网络加深时存在梯度消失和梯度爆炸问题。即使是后续的LSTM，在捕捉长期依赖上依然力不从心。再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型
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2023-12-19 20:36:23
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第一次参加竞赛，评测新冠疫情未来预测。 给该地区历史几个月的新冠新增数据，然后预测未来一周的新冠。 官方给的历史数据如下：后面采用的是LSTM进行预测，PyTorch实现：class LSTMpred(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_dim):
super(LSTMpred, self).__init__(
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2023-10-26 14:26:47
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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.最佳
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2024-03-01 15:28:57
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TSDataset
TSDataset 是 PaddleTS 中一个主要的类结构，用于表示绝大多数的时序样本数据，并作为PaddleTS其他算子的输入以及输出对象。TSDataset 包涵两类时序数据：待预测目标：表示希望被预测的时序序列协变量：无需被预测的时间序列，协变量的加入通常用于辅助提高模型预测的效果TSDataset支持的时序样本数据可以分为：单变量数据，只包含单列的预测目标，同时可以包
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2024-05-11 21:19:09
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前言对时间序列数据预测模型做个简单的分类，方便日后对其进一步研究，理清楚技术更新发展方向。 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。预测场景单步预测
单步单变量预测 ：在时间序列预测中的标准做法是使用前一个的观测值，作为输入变量来预测当前的时间的观测值。多步单变量预测 ： 前几个观测值，预测下一个观测值多步预测
单变量多步预测：前几个观测
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2023-10-08 11:26:13
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今天为大家介绍一篇CIKM 2022中比较有意思的时间序列预测论文。这篇论文的独特之处在于，在其他论文都在卷深度学习时序预测模型结构时，这篇文章从检索引入相关数据的角度解决时序预测问题。论文标题：Retrieval Based Time Series Forecasting下载地址：https://arxiv.org/pdf/2209.13525.pdf历史相关文章12篇顶会论文，深度学习时间序列
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2024-01-17 08:40:41
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时间序列预测在众多领域中（例如电力、能源、天气、交通等）都有广泛的应用。时间序列预测问题极具挑战性，尤其是长程时间序列预测（long-term series forecasting）。在长程时间序列预测中，需要根据现有的数据对未来做出较长时段的预测。在部分场景中，模型输出的长度可以达到 1000 以上，覆盖若干周期。该问题对预测模型的精度和计算效率均有较高的要求。且时间序列往往会受到分布偏移和噪音
TF 2.0 - 时间序列预测入门最近 Google 正式将 TensorFlow 2.0 作为默认 TensorFlow 版本了，作为一名初学者，决定用相对易用的新版的 TensorFlow 来进行实践。在接下来的内容中，我将记录我用 LSTM 和 Beijing PM2.5 Data Set 来进行时间序列预测的过程。因为 ipynb 文件里都包含图片，所以在文章里就不上图了哈。0. 环境Pa
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2024-03-18 23:36:04
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最近我在进行论文的写作，接下来会将自己做的对比算法分享给大家，以帮助像我一样遇到问题想来上求救的小伙伴们。我采用的数据集为PeMS04和PeMS08，如果有使用相同数据集的小伙伴们可以一起交流。 做到ARIMA对比算法时，发现固定order的ARIMA算法无法做到对所有全时空路网节点的流量进行预测，会出现报错情况。因为路网所有节点的交通流量不一定都符合同一ARIMA参数，便采用auto_arima
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2024-07-29 15:57:28
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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。达摩院近期提出一种长时序预测的新模型 FEDformer，精准度比业界最优方法提升 14.8% 以上，模型已应用于电网负荷预测。相关论文已被机器学习顶会 ICML2022 收录。ICML 是机器学习领域的顶级学术会议，2022 年度会议将于 7 月 17 日开幕。达摩院决策智能实验室的论文《F
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2023-12-17 11:17:13
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# Python实现Prophet时序预测
在数据科学和机器学习的领域，时序预测是一个重要的任务。Facebook的Prophet是一个强大的工具，可以帮助我们对时间序列数据进行预测。本文将为刚入行的小白详细介绍如何使用Python实现Prophet时序预测，并分步骤解释每一步的具体操作及所需代码。
## 流程概述
下面是实现时序预测的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|---
原创
2024-09-15 04:00:31
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文章目录一、时间序列分割TimeSeriesSplit1、TimeSeriesSplit的分割数据集的原理2、girdsearchcv和时序数据结合二、时间序列预测需要注意的问题1、传统时序建模的方法：2、现代预测方法3、注意问题3.1 概念漂移3.2 序列的自相关性3.3 训练集和测试集的划分3.4 时间序列基本规则法-周期因子3.5 利用时间特征做线性回归其它 一、时间序列分割TimeSer
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2023-09-03 15:41:13
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# 使用 CNN-LSTM 实现时序预测的步骤
在深度学习领域，结合卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 的模型，能够在时序数据上取得优异的表现，尤其是图像序列或有多个特征通道的数据。接下来，我将通过一个简单的指南帮助你实现 CNN-LSTM 时序预测的 Python 代码。这篇文章将涵盖整个流程，并提供详细的代码注释。
## 实现步骤
我们可以将实现的过程分为以下几个步
# 如何实现Python时序预测算法
时序预测是一种在时间序列数据上进行建模和预测的方法。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现时序预测算法的整个流程。我们将使用Python的`pandas`、`numpy`和`statsmodels`库来进行此操作。请跟随我一起逐步完成这个项目！
## 流程概览
首先，下面的表格概述了完成时序预测算法所需的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-10-15 06:25:19
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# Transformer时序预测
Transformer是一种强大的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。然而，它也可以应用于其他领域，例如时序预测。本文将介绍如何在Python中使用Transformer模型进行时序预测，并提供示例代码。
## 什么是Transformer模型？
Transformer模型是由Google提出的一种基于注意力机制的深度学习模型，它
原创
2023-08-02 11:52:24
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