时间序列模型

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

无水先生·2025-02-02 14:51

平滑法时间序列模型原理及Python实践

平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理，以消除或减弱数据中的随机波动和噪声，从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化，进而对未来数据进行预测。

AI智博信息·2024-09-14 00:31

用Python实现时间序列模型实战——00.学习内容及计划

学习目标理解时间序列数据的基本概念和特性。掌握常用的时间序列分析方法和模型，包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)、指数平滑法、状态空间模型等。学习如何进行时间序列的模型评估和预测。实践时间序列分析和预测的典型案例。学习时长共计6周，每周5天学习时间（周末休息或复习）。第1周：

写代码的M教授·2024-08-28 08:49

informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测

1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。它是基于Transformer结构的一种改进，主要解决了传统Transformer在处理长序列时计算复杂度高的问题。1.1Informer的关键机制稀疏自注意力机制（ProbSparseAttention）：传统的Transformer使用全局自注意力机制，即对于输入的每个时间步，它都计算与其

成为深度学习高手·2024-08-23 23:12

时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现

ARMA是一种平稳时间序列模型，即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列，而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。

Icy Hunter·2024-02-11 05:09

在Python和R语言中使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型

想象一下，你的任务是预测下一部iPhone的价格，并提供了历史数据。这包括季度销售、月度支出，以及苹果资产负债表上的一大堆东西。作为一个数据科学家，你会把这个问题归类为什么？当然是时间序列建模。从预测产品的销售到估计家庭的用电量，时间序列预测是任何数据科学家都应该知道的核心技能之一，如果不是精通的话。有很多不同的技术可供您使用，在本文中，我们将介绍一种最有效的技术，称为AutoARIMA。我们将首

公子曼步·2024-02-10 07:17

时间序列模型的应用及探究

时间序列模型的应用及探究时间序列：将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。

零物购·2024-02-09 14:33

2023美赛C题王牌思路，ARIMA + BertNLP 进阶版，助美赛一臂之力！

建立一个模型来解释这种变化使用您的模型为3月份报告的结果数量创建一个预测区间用数学建模进行建模：建立一个时间序列模型来解释每天报告结果的数量变化。

CS数模·2024-02-01 10:03

时间序列大模型：TimeGPT

大规模时间序列模型通过利用当代深度学习进步的能力，使精确预测和减少不确定性成为可能！

AI知识图谱大本营·2024-01-24 10:53

时间序列模型学习笔记

建议配合这个博主的博客食用时间序列模型（ARIMA和ARMA）完整步骤详述_arma模型建模步骤-CSDN博客ARIMA已经老了，但是学习一下有一个了解也是挺好的

Che_Che_·2024-01-23 18:26

【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）

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5.1.5LSTM的时间序列预测结果5.1.6多元回归模型的预测结果5.1.7LSTM时间序列模型的性能评价

Better Rose·2024-01-18 19:43

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

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

PMP工具之回归分析

这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。

众易·2024-01-15 23:40

第三十八周周报：文献阅读 +BILSTM+GRU+Seq2seq

目录摘要Abstract文献阅读：耦合时间和非时间序列模型模拟城市洪涝区洪水深度现有问题提出方法创新点XGBoost和LSTM耦合模型XGBoost算法编辑LSTM（长短期记忆网络）耦合模型研究实验数据集评估指标研究目的洪水深度预测实验结果

m0_66015895·2024-01-08 06:01

目标跟踪算法中的卡尔曼滤波学习

1.背景知识在理解卡尔曼滤波前，有几个概念值得考虑下：时序序列模型，滤波，线性动态系统1.时间序列模型时间序列模型都可以用如下示意图表示：这个模型包含两个序列，一个是黄色部分的状态序列，用X表示，一个是绿色部分的观测序列

AAI机器之心·2024-01-06 13:33

时间序列模型初步学习1

时间序列预测问题分为两类：（1）单变量时间序列预测问题，数据只有一个通道，预测值仅由目标通道向量序列组成；（2）多变量时间序列预测问题，其中预测器由向量对序列（x，y）组成，但任务是仅预测单个目标通道。ARIMA模型（AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），为时间序列预测分析

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-04 10:06

2024美赛数学建模常用数学建模时间序列模型之——指数平滑法

一次移动平均实际上认为最近N期数据对未来值影响相同，都加权1/N；而N期以前的数据对未来值没有影响，加权为0。但是，二次及更高次移动平均数的权数却不是1/N，且次数越高，权数的结构越复杂，但永远保持对称的权数，即两端项权数小，中间项权数大，不符合一般系统的动态性。一般说来历史数据对未来值的影响是随时间间隔的增长而递减的。所以，更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均作为预测值。指数平

建模忠哥小师妹·2024-01-04 09:25

2024美赛数学建模常用数学建模时间序列模型之——移动平均法

一、时间序列简介时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。1．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。2．按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。3．按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布与时间t无关

建模忠哥小师妹·2024-01-04 09:55

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较

的入门级时间序列预测分析目录引言1数据描述2理论模型简述2.1Holt-Winters三参数指数平滑模型表2.2ARIMA模型2.3SARIMA模型2.4LSTM模型3数据检验与分解3.1单位根检验3.2序列分解4建立时间序列模型

建模先锋·2024-01-03 01:49

2020-03-30 线性时间序列案例学习—汽油价格

www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/course/fts/ftsnotes/html/_ftsnotes/fts-ltscases-gas.html这一章用三个实例来详细讲解如何用R语言和线性时间序列模型分析实际数据

程凉皮儿·2023-12-31 09:45

计量经济学|学习笔记以及学习感悟

一、回归模型二、时间序列模型（一）时间序列基本定义与概念1.时间序列

封印师请假去地球钓鱼·2023-12-28 21:33

时间序列预测实战(二十六)PyTorch实现Seq2Seq(LSTM)（结果可视化+自动保存结果）

一、本文介绍本文给大家带来的时间序列模型是Seq2Seq，这个概念相信大家都不陌生了，网上的讲解已经满天飞了，但是本文给大家带来的是我在Seq2Seq思想上开发的一个模型和新的架构，其是专门为新手开发的

Snu77·2023-12-15 20:01

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第九讲-时间序列分析（含Matlab代码）

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第九讲-时间序列分析（含Matlab代码）基本概念确定性时间序列分析方法平稳时间序列模型ARIMA模型季节性序列习题8.11.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题

zhushatong·2023-12-14 23:11

时间序列预测实战(二十五)PyTorch实现Seq2Seq进行多元和单元预测（附代码+数据集+完整解析）

一、本文介绍本文给大家带来的时间序列模型是Seq2Seq，这个概念相信大家都不陌生了，网上的讲解已经满天飞了，但是本文给大家带来的是我在Seq2Seq思想上开发的一个模型和新的架构，架构前面的文章已经说过很多次了

Snu77·2023-12-14 17:02

数学建模-常见预测模型的理论机器代码实现

目录一、几种常见的预测模型线性回归模型：决策树模型：随机森林模型：支持向量机模型：神经网络模型：时间序列模型：二、几种常见的预测模型的代码实现线性回归模型（Python示例）决策树模型（Python示例

Tech行者·2023-12-02 02:37

时间序列分析【python代码实现】

常见的时间序列分析包括时间序列的平稳性检验、自相关性和部分自相关性分析、时间序列模型的建立和预测等。

RRRRRoyal·2023-11-29 12:48

1 时间序列模型入门： LSTM

0前言循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。本质是一个全连接网络，但是因为当前时刻受历史时刻的影响。传统的RNN结构可以看做是多个重复的神经元构成的“回路”，每个神经元都接受输入信息并产生输出，然

汀沿河·2023-11-27 12:07

2023亚太杯数学建模APMCM竞赛C题思路讲解：基于ARIMA与机理模型进行预测

文中针对不同问题,采用了层次分析法、时间序列模型、机理模型、回归模型等数学方法。并结合实例数据,对相关模型进行求解,以量化预测了新能源电动汽车在政策驱动、市场竞争、温室气体减排等多个方面的潜在贡献。

Kerry_6·2023-11-25 02:45

CSDN ARIMA R语言_时间序列分析|ARIMA模型分步骤解析及R中实践

不止’入门‘读完这篇，你立即就能在R中写出不同模型的相应代码~先介绍以下我自己吧~我目前是WarnerBros.做DataScientist，记得刚入职时，老板就跟我说未来我的主要任务是用各种类型的时间序列模型做预测

weixin_39672443·2023-11-24 19:35

arima 数据预处理_时间序列分析|ARIMA模型分步骤解析及R中实践

不止’入门‘读完这篇，你立即就能在R中写出不同模型的相应代码~先介绍以下我自己吧~我目前是WarnerBros.做DataScientist，记得刚入职时，老板就跟我说未来我的主要任务是用各种类型的时间序列模型做预测

weixin_39751076·2023-11-24 19:05

机器学习经典算法----时间序列模型ARIMA

文章目录模型平稳性与差分法平稳性差分法ARIMA模型[^1][^2][^3]AR模型MA模型ARMA模型相关函数评估法自相关函数ACF(AutocorrelationFunction)偏自相关函数PACF(PartialAutocorrelationfunction)建立ARIMA模型参数(模型)选择模型平稳性与差分法平稳性平稳性要求样本具有一定的“周期”规律，以保证样本在未来一段时间内仍能顺着现

ChingeWang·2023-11-24 18:32

【机器学习 | ARIMA】经典时间序列模型ARIMA定阶最佳实践，确定不来看看？

‍♂️个人主页:@AI_magician主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。‍景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！‍‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）【深度学习|核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2023.8.27）摘要：

计算机魔术师·2023-11-24 18:27

时间序列分析（1） | 自回归移动平均ARMA模型的平稳性条件

1ARMA模型使用差分方程能表示一些形式简单的线性时间序列模型，如：上式中，为常数，为差分方程的阶数，是关于时间、其他变量的当期值或滞后值的函数，称为推动过程（forcing

R语言学堂·2023-11-24 06:17

Python数据分析与机器学习43-时间序列模型

文章目录一.时间序列的定义二.平稳性三.差分法(I)四.自回归模型（AR）五.移动平均模型（MA）六.自回归移动平均模型（ARMA）七.ARIMA7.1自相关函数ACF(autocorrelationfunction)7.2偏自相关函数(PACF)(partialautocorrelationfunction)7.3ARIMA(p，d，q)阶数确定7.4ARIMA建模流程7.4.1模型选择7.4.

只是甲·2023-11-24 06:14

深度学习：到底怎么理解embedding

深度学习：到底怎么理解embedding注意到embedding这个词，很大可能是在进行时间序列上的处理过程中遇到的，遇到的时间序列模型中，很大部分需要用到embedding过程，同时在看相关的程序代码的时候看到模型的结构设计中设计到

一支绝命钩·2023-11-19 17:06

时间序列预测实战(十五)PyTorch实现GRU模型长期预测并可视化结果

往期回顾：时间序列预测专栏——包含上百种时间序列模型带你从入门到精通时间序列预测一、本文介绍本文讲解的实战内容是GRU(门控循环单元)，本文的实战内容通过时间序列领域最经典的数据集——电力负荷数据集为例

Snu77·2023-11-15 15:12

时间序列预测实战(十六)PyTorch实现GRU-FCN模型长期预测并可视化结果

往期回顾：时间序列预测专栏——包含上百种时间序列模型带你从入门到精通时间序列预测一、本文介绍本文讲解的实战内容是GRU-FCN(门控循环单元-全卷积网络)，这是一种结合了GRU（用于处理时间序列数据）和

Snu77·2023-11-15 15:42

SPSS时间序列模型预测

前言：本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0本专栏所有的数据文件请点击此链接下载：SPSS数据分析专栏附件！目录1.时间序列预测模型2.SPSS实现3.结果分析1.时间序列预测模型时间序列预测是指根据时间序列数据的历史值，来预测未来的数值走势。常用的时间序列预测模型包

抱抱宝·2023-11-14 02:46

【机器学习】详解7大经典回归模型

这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。

风度78·2023-11-11 17:19

【AI】自回归 (AR) 模型使预测和深度学习变得简单

自回归(AR)模型是统计和时间序列模型，用于根据数据点的先前值进行分析和预测。这些模型广泛应用于各个领域，包括经济、金融、信号处理和自然语言处理。

Sonhhxg_柒·2023-11-11 06:04

45基于matlab的ARIMA：AutoregressiveIntegratedMovingAverage model。

自回归差分移动平均模型(p,d,q)，AR自回归模型，MA移动平均模型，时间序列模型步骤包括：1.数据平稳性检验；2.确定模型参数；3.构建时间序列模型；4.模型预测；5.模型准确性评估。

顶呱呱程序·2023-11-04 11:57

eviews建立时间序列模型_模型建立——时间序列 eviews协整检验(EG两步法(Engle-Granger))...

1.首先，需要两列时间序列数据，将他们命名为future4，future5，存入eviews。2.对两组数据取对数，得新的数据：P4=log(future4)，P5=log(future5)。可在eviews中点击Genr输入p4=log(future4)可自动产生对数数列。为何取对数？：可以部分消除异方差的问题，另外，其差分可以表示发展速度的对数，也可以消除序列相关的问题.有时候要看经济意义!取

栗子肉·2023-11-03 02:44

《数学建模算法与程序》部分学习笔记

数学建模算法与程序（节选学习）第八章层次分析法(AHP)第十章数据的统计描述和分析第十一章方差分析(ANOVA)第十二章回归分析第二十三章现代优化算法第二十四章时间序列模型第二十六章多元分析第二十七章偏最小二乘回归分析第八章层次分析法

盛木·2023-11-02 13:25

时间序列预测股票数据—以LSTM模型为例

这就需要一系列的模型，用于将原始时间序列数据放进模型中进行训练，并用训练好的时间序列模型来预测未知的时间序列。提供的数据：“中国平安”2016-2018年股票数据，背景为平安保险集团。

那个叫马尔的大夫·2023-10-30 17:12

【时序】时序预测任务模型选择如何选择?

时间序列模型2.1单变量与多变量的时间序列模型时间序列的第一个特殊性是识别数据的时间戳具有内在的意义。单变量时间序列

allein_STR·2023-10-24 11:40

数据挖掘之时间序列模型（最全流程分析）

时间序列模型一、获取数据源二、缺失值处理三、检验序列的稳定性四、序列平稳化五、参数寻优六、建立模型七、模型检验八、模型预测美股封盘(close)数据获取数据源—>缺失值处理—>检验数据稳定性—>序列平稳

Cold姜·2023-10-23 11:40

股票价格预测 | Python实现基于LSTM与Transfomer的股票预测模型（pytorch）

文章目录效果一览文章概述LSTM模型原理时间序列模型从RNN到LSTMLSTM预测股票模型实现结语程序设计参考资料效果一览文章概述基于LSTM与Transfomer的股票预测模型股票行情是引导交易市场变化的一大重要因素

算法如诗·2023-10-16 14:48

时间序列：时间序列模型---随机游走过程（The Random Walk Process)

本文是QuantitativeMethodsandAnalysis:PairsTrading此书的读书笔记。随机游走过程是一种特殊的ARMA序列。从分子运动到股价波动等现象都被建模为随机游走。随机游走过程是AR(1)序列，而且,时间序列在时刻的值为：随机游走过程本质上是到当前时间为止所有白噪声实现(whitenoiserealization)的简单求和。或者说，前一刻的时间序列值加上当前的白噪声实

bluepomelo·2023-10-12 21:35

Transformer模型 | Python实现基于LSTM与Transfomer的股票预测模型（pytorch）