文章目录使用 ARIMA 模型进行异常检测使用 ARIMA 模型ARIMA 模型表示自回归综合移动平均线。该模型提供了一系列功能，这些功能非常强大且灵活，可以执行与时间序列预测相关的任何任务。在机器学习中，ARIMA 模型通常是一类统计模型，它给出的输出与随机因素组合中的先前值线性相关。在选择合适的时间序列预测模型的同时，我们需要将数据可视化，以分析趋势、季节性和周期性。当季节性是时间序列的一个非
转载
2024-04-23 22:12:16
110阅读
时序分类模型是时间序列数据处理中的一种重要方法，尤其是在金融、医疗、物联网等领域。许多应用场景要求我们从一系列时序数据中提取特征并进行分类。为了帮助大家理解如何在 PyTorch 中构建一个有效的时序分类模型，我将详细讲述整个过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
### 背景定位
在我的工作中，我发现许多项目面临从时序数据中提取有效特征的挑战。一个典型的问题场景是，我们
# 使用 PyTorch 进行时序预测的卷积神经网络模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）通常用于图像处理任务，但在某些时序预测任务中，它们也能展现出优异的性能。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的 CNN 时序预测模型，包括代码示例、模型架构，并使用 Mermaid 语法绘制序列图和状态图。
## 什么是时序预测
时序预测（Time Series Prediction）
时序分析的基本方法简介（一）
转载
2023-11-06 20:24:27
84阅读
时序大模型和时序小模型的核心区别在于模型复杂度、数据需求、能力范围和应用场景。 核心区别一览表 特征维度时序大模型时序小模型 核心思想 预训练 + 微调。在海量、多领域的时序数据上训练一个通用基础模型，然后针对特定任务进行轻量级微调。 专一任务。为特定的数据集和预测任务从头开始设计和训练一个模型。 ...
1. 时序预测模型1.1 分类统计学模型，较为经典的AR系列，包括AR、MA、ARMA以及ARIMA等，另外Facebook（Meta）推出的Prophet模型，其实本质上也是一种统计学模型，只不过是传统的趋势、周期性成分的基础上，进一步细化考虑了节假日、时序拐点等因素的影响，以期带来更为精准的时序规律刻画；机器学习模型，在有监督机器学习中，回归问题主要解决的是基于一系列Feature来预测某一L
转载
2024-06-04 23:31:42
141阅读
先附上张玉腾大佬的内容，我觉得说的非常明白，原文阅读链接我放在下面，方面大家查看。LSTM的输入与输出：output保存了最后一层，每个time step的输出h，如果是双向LSTM，每个time step的输出h = [h正向, h逆向] (同一个time step的正向和逆向的h连接起来)。h_n保存了每一层，最后一个time step的输出h，如果是双向LSTM，单独保存前向和后向的最后一个
转载
2024-06-24 18:30:35
607阅读
依据不同的划分标准，会计账簿有不同的分类方法。(一)按用途分类会计账簿按照用途可以分为：序时账簿、分类账簿和备查账簿三类。1.序时账簿序时账簿也称日记账，在古代会计中也称为“流水账”，是根据经济业务发生或完成时间的先后顺序逐日逐笔连续登记的账簿。日记账按记录的内容不同又可分为：普通日记账和特种日记账两种。普通日记账又称为“会计分录簿”或“原始分类簿”，它是将发生的所有经济业务，按照时间的先后顺序，
转载
2024-10-12 11:34:04
30阅读
时序分析=动态时序分析+静态时序分析 动态时序分析简单讲就是gate-level simulation，仿真对象是netlist+sdf，通过SDF反标，得到gate跟net的delay，通过输入大量的激励来验证电路的功能。动态时序分析通常覆盖以下几方面：典型应用场景的功能验证、频率的动态切换、跨时钟域信号是否正确同步、PMU上电及断电的顺序是否正确并满足相应的时序要求、multi-cy
pytorch 时序预测是一种利用深度学习框架 PyTorch 进行序列数据分析和未来值预测的技术。这篇文章将详细介绍如何使用 PyTorch 进行时序预测的过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优和生态扩展等内容。
## 背景定位
在众多行业中，时序数据预测可以帮助企业实现更精确的决策，从而减少成本和提高效率。例如，电力公司可以预测未来的电力需求以优化其发电能力。未能有效预测需求可能导致资源浪
# 使用 PyTorch 实现 Transformer 时序模型
在现代深度学习中，Transformer 模型由于其在自然语言处理和其他序列建模任务中的优越性能而广泛应用。本文将引领你一步步通过实现一个基于 PyTorch 的 Transformer 时序模型，帮助你理解其中的基本概念和实现方法。
## 实现流程
下面是实现 Transformer 时序模型的具体步骤：
| 步骤 | 描
# Pytorch进行时序预测的入门指南
时序预测是机器学习中一个重要的领域，特别是在金融、气象等时间敏感的数据领域。使用Pytorch进行时序预测非常简单，下面我会指导你从头到尾实现一个基本的时序预测模型。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解整个流程。以下是实现Pytorch时序预测的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-06 04:07:45
58阅读
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
转载
2024-01-16 18:40:55
0阅读
1. 说明 Prophet是FaceBook开源的时序框架。非常简单实用，你不需要理解复杂的公式，看图，调参，调用十几行代码即可完成从数据输入到分析的全部工作，可谓懒人之利器。 在效果方面，我在同一项目中尝试了ARIMA，将星期和节假日作为特征代入GBDT，Prophet，相对来说，Prophet效果最好，当然这与数据有关，也不能一概而论。总之，Prophet效果挺好的，训练速度也挺快。 Prop
时序信号是指随着时间变化而变化的信号，它在许多领域中都具有重要的应用，比如语音识别、时间序列预测等。在处理时序信号时，我们通常需要使用Transformer模型来进行特征提取和建模。本文将介绍如何使用PyTorch实现时序信号的Transformer模型，并通过代码示例进行演示。
### 什么是Transformer模型
Transformer是一种基于注意力机制的模型，由Vaswani等人在
原创
2024-05-02 06:37:58
498阅读
这次我们来构建一个arima时序模型具体文件与源代码可以从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/MeachineLearning-Case代码#-*- coding: utf-8 -*-#arima时序模型from __future__ import print_functionimport pandas as pdimport mat...
原创
2021-07-15 11:31:40
847阅读
# PyTorch 时序预测入门指南
时序预测是一种分析数据序列的方法，特别适用于金融数据、气象数据和其他时间相关数据。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其强大的灵活性和易用性而受到广泛欢迎。在本篇文章中，我将为刚入行的小白提供一个完整的时序预测实现流程。
## 整体流程
首先，让我们概述实现时序预测的步骤，并用表格展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
1、时间序列算法 1.1、差分自回归移动平均模型（Arima）1.1.1、概述 ARIMA是典型的时间序列模型，其由三部分组成：AR模型（自回归模型）和MA模型（滑动平均模型），以及差分的阶数I，因此ARIMA称为差分自回归滑动平均模型。参考文献：修改后代码如下：# -*— coding:utf
转载
2024-01-02 22:09:54
100阅读
Verilog中的时序建模
时序模型：仿真器的时间推进模型，它反映了推进仿真时间和调度事件的方式。1)门级时序模型：适用于分析所有的连续赋值语句，过程连续赋值语句，门级原语，用户自定义原语。 特点：任意时刻，任意输入变化都将重新计算其输出。假设已经存在一个门级时序模型，同时该模型产生的一个事件已被调度但还未执行，如果事件的结果将导
转载
2023-12-07 11:44:40
92阅读
## PyTorch Transformer 时序代码科普
Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络架构，最初由Google提出，并在NLP任务中取得了巨大成功。在PyTorch中，我们可以通过构建Transformer模型来实现各种时序相关的任务，比如语言建模、机器翻译等。
### Transformer模型简介
Transformer模型包括编码器（encoder）和解码
原创
2024-04-02 06:19:21
142阅读
