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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# 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
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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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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1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆状态
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2024-04-02 11:01:22
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## 多变量BP时序预测Python代码科普
在时间序列预测中，多变量BP神经网络是一种常用的方法，它可以同时考虑多个变量之间的关系，从而提高预测的准确性。本文将介绍如何使用Python实现多变量BP时序预测，并提供代码示例进行演示。
### 多变量BP时序预测原理
多变量BP神经网络是一种通过训练学习输入和输出之间的关系，并用于预测未来值的模型。在时序预测中，我们可以使用多个变量的历史数据
原创
2024-05-11 07:01:27
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三次指数平滑回归问题Xgboost 随机森林 神经网络 svr滞后阶 自回归 加 协变量离散值 定性变量 虚拟数据短时间内线性差值 前一天后一天 二次曲线插值附近几天数据插值离散 近邻替换节假日 换成虚拟变量 促销 虚拟变量 重要程度 天气 消费指数 定性变量 定序变量贾俊平 统计学异常值 有些值，可以人为加阈值 比如工资档次 大于一万全部设为一万 标准化会有问题 还会影响整
# 使用 PyTorch 实现 Transformer 时序预测
在现代深度学习中，Transformer 模型因其在序列数据处理上的表现卓越而受到广泛关注。本文将为你详细讲解如何在 PyTorch 中实现一个 Transformer 进行时序预测的代码步骤。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要了解一下实现流程。以下是使用 Transformer 进行时序预测的主要步骤：
| 步骤
dbm、gdbm、dbhash、bsddb、dumbdb 模块，都是操作数据库文件的模块，打开后都会返回对应数据库类型对象，类似字典，有许多操作和字典操作相同，键和值都是以字符串形式保存。dbm 是简单的数据库接口提供 unix 下“(n)dbm”接口，gdbm 是 GNU 系统的数据库接口实现，dbhash 是 BSD 数据库接口实现，bsddb 是 Berkeley 数据库接口实现，dumbd
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2024-03-05 15:31:24
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# 使用PyTorch进行时序预测的Transformer模型
时序预测是机器学习中特别重要的任务，广泛应用于金融市场预测、天气预报、设备故障检测等领域。近年来，Transformer模型由于其优秀的性能和灵活性，逐渐成为时序预测领域的新宠。本文将介绍如何利用PyTorch构建一个简单的时序预测Transformer模型，并提供相关代码示例。
## Transformer模型概述
Trans
题目： MixSeq：从微观数据到宏观时序预测的桥梁会议： NeurIPS 2021论文链接： https://arxiv.org/abs/2110.14354近期，蚂蚁集团公开了一个全新的时序预测方法MixSeq。MixSeq本身并不进行时序预测，它是一个基于混合神经时序模型的聚类方法，是连通微观数据和宏观时序预测的桥梁。具体来说，MixSeq利用了组成宏观时序的、海量的微观数据，对宏观时序进行
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
时序预测 | Transformer时间序列预测 Matlab代码
原创
2024-04-21 01:14:32
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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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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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Facebook时间序列预测算法模型-prophetprophet(先知)是Facebook开源的一个时间序列预测算法。其是基于时间序列分解和机器学习的拟合来做的，其中在拟合模型的时候使用了pyStan这个开源工具，因此能够在较快的时间内得到需要预测的结果。prophet的算法里面考虑了四项，分别为：趋势项、季节项、剩余项和节假日效应。其中为趋势项，表示时间序列在非周期上面的变化趋势。为周期项或季
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2024-01-16 18:40:55
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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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