时间序列数据挖掘第14页

基于深度学习的时间序列算法总结

1.概述深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比，这些模型通常只需要经数据预处理、网络结构设计和超参数调整等

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

时间序列数据的季节性检测

时间序列分析是统计学和数据科学的一个基本研究领域，它为理解和预测序列数据中的模式提供了一个强大的框架。特别是时间序列数据，它捕获连续时间间隔内的信息，使分析师能够揭示趋势，季节性模式和其他时间依赖性。

python收藏家·2024-01-18 20:22

时间序列数据中的趋势及可视化示例

时间序列数据是在有序的时间段内测量某些变量的数据点序列。它是增长最快的数据库类别，因为它广泛用于各种行业，以了解和预测数据模式。因此，在准备这些时间序列数据进行建模时，检查时间序列组件或模式非常重要。

python收藏家·2024-01-18 20:48

2024年高校建设大数据实验室建设的意义

数据挖掘与大数据分析是以计算机基础为基础，以挖掘算法为核心，紧密面向行业应用的一门综合性学科。

泰迪智能科技·2024-01-18 20:12

【2024华数杯国际数学建模竞赛】问题A 光伏发电完整代码+结果分析+论文框架（一）

问题分析问题一问题二二、模型假设四、符号说明五、模型的建立与求解5.1问题一模型的建立与求解5.1.1基于箱线图的数据预处理5.1.2描述性统计分析5.1.3基于斯皮尔曼系数的相关性分析5.1.4基于LSTM的时间序列预测模型

Better Rose·2024-01-18 19:43

基于matlab的LSTM模型

使用matlab进行处理，先进行数据形状改变，归一化等，然后搭建lstm模型，再进行预测，在使用的过程中，由于数据数量级差别过大，所以使用log对数据进行处理2导入数据，数据处理%%导入数据（时间序列的单列数据

王小葱鸭·2024-01-18 18:56

Informer简单理解

一、输入层Encoder改进：1、ProbAttention算法计算权值：原Transformer中的注意力机制时间复杂度N^2，而Informer作为实时性要求高的长时间序列预测算法必然需要提高效率，

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:48

时间序列预测各类算法探究上篇

环境：python3.10+jupyter文章目录1、时间序列基本概念2、数据准备2.1相关库导入2.2数据获取2.3选取本次测试数据（2号商店、0类产品数据）3、模型测试3.1传统时序建模3.1.1平稳性检验

yunpeng.zhou·2024-01-18 14:08

Diffusion Model时间序列相关的文章

ForecastingandPredictionAutoregressiveDenoisingDiffusionModelsforMultivariateProbabilisticTimeSeriesForecasting,inICML2021.[paper]ScoreGrad:MultivariateProbabilisticTimeSeriesForecastingwithContinuous

哥廷根数学学派·2024-01-18 14:59

学习R的5种最有效的方法

无论您是绘制简单的时间序列还是为下次选举构建预测模型，R编程语言的灵活性将确保您拥有完成工作所需的所有功能。

Liam_ml·2024-01-18 14:37

竞赛保研大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析

1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术，就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。

iuerfee·2024-01-18 12:38

Python多线程爬虫——数据分析项目实现详解

爬虫通常用于搜索引擎、数据挖掘、网络分析、竞争情报、用户行为分析等领域。我们以爬取某个用户的博文列表并存储到

雪碧有白泡泡·2024-01-18 12:10

时空预测 | 基于图神经网络的时空预测

引言时间序列是用于记录动态系统测量的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的信息财富至关重要。

机器学习之心·2024-01-18 09:14

java技术栈常见的响应式编程库

这种范式专注于数据流的创建、组合、转换和消费，特别适合于处理时间序列的数据和事件驱动的系统。响应式编程的核心特征和优势包括：数据流为中心：在响应式编程中，数据流是核心概念。

薛定谔的zhu·2024-01-18 09:37

时间序列预测 — BiLSTM-Attention实现单变量负荷预测(Tensorflow)

https://blog.csdn.net/qq_41921826/category_12495091.html专栏内容所有文章提供源代码、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜时间序列预测存在的问题现有的大量方法没有真正的预测未来值

几度春风里·2024-01-18 09:47

生成对抗网络GAN（MNIST实现、时间序列实现）

生成对抗网络生成对抗网络介绍MNIST—GANConditionalGAN(CGAN)—时间序列预测生成对抗网络介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:10

基于时间序列模型和神经网络模型预测新能源汽车销量

数据来源本文数据来源于中国汽车工业协会网的2015年1月~2023年4月的中国新能源汽车销量数据。另外，包括从2015年1月~2023年4月的中国汽车销量数据以及新能源汽车数据的市场渗透率。描述性分析如表1，本文对新能源汽车销量、市场渗透率和汽车销售量进行了描述性统计分析。从表中可以看出，本研究共有100个样本值，新能源汽车销量和市场渗透率的变异系数分别为1.2002和1.1319，远高于汽车销售

Wiggins6·2024-01-18 05:01

体验了《怪物猎人：崛起》五月新版本后，我发现天彗龙套装很强

四月末，玩家们综合了各种线索和爆料，通过数据挖掘的方式推测在《怪物猎人：崛起》未来的版本中，钢龙、天彗龙、爆鳞龙、炎王龙以及霸主雷狼龙会相继登场！

爱游戏的萌博士·2024-01-18 01:14

结构化数据挖掘

经典的结构化数据挖掘什么是结构化数据结构化数据即表格数据（tabulardata），绝大多数数据都是表格数据。虽然现在有很多非结构化数据，但大多数是结构化数据，也会从非结构化中提取非机构化数据。

AntiGravity·2024-01-17 23:01

科研绘图（八）线性热图

例如，在时间序列分析中，线性热图可以用来显示某个指标随时间的变化情况

BZD数模社·2024-01-17 23:25

数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论

文章目录分类问题的定义决策树问题Gini系数过拟合误差及泛化理论泛化理论的理解和证明相关习题都说港中文陶宇飞老师的数据挖掘课讲得非常好，这次选上，果然感觉老师思路清晰，循循善诱。

蒋大钊！·2024-01-17 21:16

数据百问丨数据分析师和数据挖掘工程师的区别

数据分析工作内容：a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；b.报表需求分析–比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；c.业务专题分析：d.精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；e.风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；f.市场研究分析（行业分析、竞品分

数据分析阿龙Aaron·2024-01-17 20:34

基于RBF的时间序列预测，基于BP神经网络的时间序列预测

目录完整代码和数据下载链接：基于RBF的时间序列预测，基于BP神经网络的时间序列预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:45

数据分析-Pandas如何整合多张数据表

数据分析-Pandas如何整合多张数据表数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。

Alex_StarSky·2024-01-17 18:39

如何提高车端报文数据压缩效率

差分编码：如果报文包含时间序列数据，可以使用差分编码来减少数

MarkHD·2024-01-17 17:07

Debezium日常分享系列之：Debezium and TimescaleDB

TimescaleDB二、完整案例三、Hypertables四、Continuousaggregates五、Compression六、结论一、TimescaleDBTimescaleDB是一个开源数据库，旨在使SQL对于时间序列数据具有可扩展性

最笨的羊羊·2024-01-17 16:14

2024.1.16 用户画像day01 - 项目介绍

项目介绍整体流程:项目介绍-elasticSearch-业务数据源导入-离线指标开发-Flume实时采集-Nginx日志埋点数据-结构化流实时指标-制作报表数仓开发用户画像实时开发hive-spark数据挖掘结构化流

白白的wj·2024-01-17 15:40

大数据业务解析：探索OLAP、数据挖掘、即席查询和仪表板的无限潜力

大数据业务解析：探索OLAP、数据挖掘、即席查询和仪表板的无限潜力这个系列主要帮助那些想要了解大数据和想结合大数据到自己实际业务的人，使其掌握对应的技术和业务水平引言：在当今数据驱动的商业环境中，理解联机分析处理

Wade_Crab·2024-01-17 15:23

第十五周周报

摘要本周做数据挖掘和数据分析的大作业时，发现仅对评论进行积极和消极的态度的评价还不够，还得找到其与态度相关的关键字，比方说：坑、贵、海拔高、祖母朗玛峰；好、美、值得、纳木错；我们就可以大概知道，哪里景点负面情况多

Joy_moon·2024-01-17 15:12

normalization in nn （batchnorm layernorm instancenorm groupnorm）

importtorchimporttorch.nnasnn定义输入，本文以nlp或时间序列预测的数据结构为例。即[batch_size,time_ste

sdu_study·2024-01-17 14:48

计算机毕业设计基于SSM的历史/博物馆藏系统的设计与实现 Java实战项目附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。

IT学长编程·2024-01-17 11:19

机器学习算法实战案例：Informer实现多变量负荷预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

Python算法实战·2024-01-17 11:28

ElasticSearch（四）深入搜索查询

会对每个匹配条件的结果进行算分，打分的本质是排序；5之前采用TF-IDF，后面采用BM25；（*注意：往往分词器分词的结果也会对得分产生影响，可以先看看分词的结果再去判断评分）算法TF-IDF是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术

匠道·2024-01-17 11:53

134基于matlab的时间序列预测

基于matlab的时间序列预测，包括最小二乘支持向量机和粒子群优化支持向量机及改进的粒子群优化支持向量机。输出测试结果，具有GUI可视化界面。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-17 10:36

2024年华数杯国际赛文心一言解题思路B题光伏电

建立多元回归模型或时间序列模型，分析各因素对电力供应的影响。利用模型预测2024-2060年的电力供应趋势。考虑政策变动

BZD数模社·2024-01-17 09:44

2024年华数杯国际赛B题光伏电 GPT4.0解题思路

**模型构建**：使用时间序列分析或系统动力学模型来预测未来电力需求和供应。考虑到经济发展、人口增长、技术进步等因素。3.**情景分析**：建立不同情景（

BZD数模社·2024-01-17 09:14

【同济子豪兄斯坦福CS224W中文精讲】NetworkX代码学习笔记

文章目录安装配置创建图可视化图图数据挖掘参考资料安装配置matplotlib中文字体设置importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt#魔法指令，设置后在jupyternotebook

自律版光追·2024-01-17 09:18

【小笔记】时序数据分类算法最新小结

时序数据（TimeSeries）简称TS其包括两类算法：时间序列预测（TimeSeriesForecast，TSF）根据过去的时间序列预测未来一段时间的序列。eg：股价预测时

落叶阳光·2024-01-17 08:09

【小笔记】用tsai库实现Rocket家族算法

2024.1.16Rocket家族算法是用于时间序列分类的强baseline（性能比较参考【小笔记】时序数据分类算法最新小结），Rocket/MiniRocket/MultiRocket官方都有开源实现

落叶阳光·2024-01-17 08:32

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

k-means由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。

BIT_Legend·2024-01-17 07:00

PromptCast-时间序列预测的好文推荐

前言这是关于大语言模型和时间序列预测结合的好文推荐，发现这篇文章，不仅idea不错和代码开源维护的不错，论文也比较详细（可能是顶刊而不是顶会，篇幅大，容易写清楚），并且关于它的BroaderImpact

思考实践·2024-01-17 06:28

读书笔记----数据挖掘01

数据挖掘的原因数据挖掘定义数据挖掘的数据类型数据挖掘之可挖掘模式数据挖掘技术数据挖掘所面向的应用数据挖掘的主要问题

临界爵迹·2024-01-17 06:13

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

ScipyandNumpyPythonforDataAnalysisBadDataHandbook集体智慧编程MachineLearninginAction机器学习实战BuildingMachineLearningSystemswithPython数据挖掘导论

uncle_ll·2024-01-17 05:22

面试必备！回归模型最强总结，内容太通透了！

通过回归分析，我们能够理解变量之间的趋势、检测异常值、为决策提供支持，并在时间序列中进行趋势分析，为数据科学和实际问题提供有力的工具。老规矩：大家

Python数据挖掘·2024-01-16 22:03

2022cancercell FOXA2在神经内分泌前列腺癌中驱动谱系可塑性和KIT通路激活

在这里，我们使用单细胞多组学分析，从107,201细胞中研究了细胞异质性、转录组调控和微环境因素的动态变化，这些细胞来自基因工程小鼠前列腺癌样本，这些样本具有患者肿瘤演变的完整时间序列。

一只小脑斧·2024-01-16 20:43

Pandas实战100例 | 案例 51: 日期时间过滤

这在处理时间序列数据时特别有用。日期时间过滤:使用布尔索引，可以根据日期时间条件过滤数据。

惊鸿若梦一书生·2024-01-16 16:08

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(升级版)

经验模态分解2.1VMD分解实验2.2VMD-LSTM预测思路3构造训练数据4LSTM模型训练5LSTM模型预测5.1分量预测5.2可视化机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

文章目录1、什么是时间序列预测?

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：时间序列数据最全的预处理方法总结

文章目录1缺失值处理1.1统计缺失值1.2删除缺失值1.3指定值填充1.4均值/中位数/众数填充1.5前后项填充2异常值处理2.13σ原则分析2.2箱型图分析3重复值处理3.1重复值计数3.2drop_duplicates重复值处理3数据归一化/标准化3.10-1标准化3.2Z-score标准化技术交流1缺失值处理数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确