时间序列预测模型

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355）

大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355））引言：正文：一、Java构建的金融数据处理架构1.1多源数据实时融合与清洗1.2跨市场数据关联（风险传导分析）二、Java驱动的市场波动预测模型

青云交·2025-07-24 06:24

Python 现代时间序列预测第二版（五）

但我们一直在关注一种典型的预测问题——为连续时间序列生成点预测，并且没有层级关系且历史数据足够丰富。我们之所以这样做，是因为这

绝不原创的飞龙·2025-07-24 01:51

基于SVm和随机森林算法模型的中国黄金价格预测分析与研究

通过历史黄金价格数据的分析和特征工程，建立了相应的预测模型，并利用SVM、决策树和随机森林算法进行训练和预测。首先，通过对黄金价格时间序列数据的探索性分析，发现黄金价格存在一定的趋势和季节性变化。

python编程狮·2025-07-23 18:12

时序数据库主流产品概览

时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是专为处理时间序列数据优化的数据库系统，近年来随着物联网(IoT)、金融科技、工业互联网等领域的快速发展而备受关注。

时序数据说·2025-07-23 14:16

时序数据库在数据库领域的应用前景

时序数据库在数据库领域的应用前景关键词：时序数据库、时间序列数据、物联网、监控系统、金融分析、大数据、实时分析摘要：本文深入探讨了时序数据库在现代数据管理中的关键作用和应用前景。

数据库管理艺术·2025-07-23 14:44

时序数据库在数据库领域的行业应用

时序数据库在数据库领域的行业应用关键词：时序数据库、数据库领域、行业应用、时间序列数据、实时分析摘要：本文深入探讨了时序数据库在数据库领域的行业应用。

数据库管理艺术·2025-07-23 14:43

GPT-3 面试题

GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的，可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入，就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。

·2025-07-23 08:33

通俗易懂循环神经网络（RNN）指南

这使得RNN特别适合处理像语言、语音、时间序列这样具有时序特性的数据。类比：你在阅读一句话时，会

·2025-07-23 02:25

基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB

·2025-07-22 07:45

时序数据库：数据库领域的未来之星

时序数据库：数据库领域的未来之星关键词：时序数据库、时间序列数据、物联网、大数据分析、数据库优化、TSDB、实时数据处理摘要：本文深入探讨了时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)这一新兴数据库技术

数据库管理艺术·2025-07-22 02:12

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用

GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向，涉及时间序列分析

AI智能应用·2025-07-22 00:32

matlab dft变换_傅里叶变换篇（一）——从时域到频域

现实生活中因为时间和采样的原因，得到的信号大多是有限长度序列的离散时间序列的傅里叶变换(DFT)。傅里叶变换的计算机实

腿毛拆床垫·2025-07-21 23:26

PyTorch笔记6----------神经网络案例

1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data

HuashuiMu花水木·2025-07-21 22:16

Prometheus监控-第1天

的全方位监控平台一、打造基于Prometheus的全方位监控平台1.1、前言官网地址：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/灵活的时间序列数据库

我为你走过-YOYO·2025-07-21 12:40

InfluxDB 数据模型：桶、测量、标签与字段详解（一）

一、引言**在大数据和物联网蓬勃发展的当下，时间序列数据的处理需求呈爆发式增长。InfluxDB作为一款高性能的开源时序数据库，凭借其卓越的特性，在时序数据库领域占据了重要地位，被广泛应用于各种场景。

计算机毕设定制辅导-无忧·2025-07-21 04:05

【KDD2025】时间序列|KDD‘25 FPS：预测模型也能改变未来！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.15241v2代码地址：https://github.com/AdityaLab/pets为了更好地理解时间序列模型的理论与实现，推荐参考

·2025-07-21 00:05

【AAAI2025】计算机视觉|P-sLSTM:P-sLSTM：让LSTM在时间序列预测领域“重获新生”

https://space.bilibili.com/473764881摘要传统的循环神经网络结构，如长短期记忆神经网络(LSTM)，在时间序列预测(TSF)任

·2025-07-21 00:35

R语言金融工程：量化价值投资中的数据处理技巧

R语言金融工程：量化价值投资中的数据处理技巧关键词：R语言、金融工程、量化价值投资、数据处理、财务指标、时间序列、风险控制摘要：在量化价值投资领域，高质量的数据处理是策略有效性的核心基础。

量化价值投资入门到精通·2025-07-19 22:03

GEV/POT/Markov/点过程/贝叶斯极值全解析；基于R语言的极值统计学

(提供案例数据及代码)专题二、平稳时间序列的极值统计建

·2025-07-19 20:49

Copula 回归与结构方程模型：R 语言构建多变量因果关系网络

、Copula函数的统计检验与选择【R语言为主】专题五、高维数据与VineCopula【R语言】专题六、正则VineCopula（一）【R语言】专题七、正则VineCopula（二）【R语言】专题八、时间序列中的

·2025-07-19 19:41

Python - 数据分析三剑客之Pandas

//blog.csdn.net/MinggeQingchun/article/details/148253682‌Pandas是Python中一个强大的开源数据分析库，专门用于处理结构化数据（如表格、时间序列等

MinggeQingchun·2025-07-19 10:34

Matlab裁剪降水数据：1km掩膜制作实战

1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）是高精度、长时间序列的气候数据产品

咋（za）说·2025-07-12 08:28

医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破

在医疗领域，基于自适应学习的动态参数调整机制，结合迁移学习的跨场景知识复用，显著提升了疾病筛查模型的泛化能力；而金融预测场景中，联邦学习框架通过分布式数据协作，在保障隐私安全的前提下，实现了风险预测模型的多维度优化

智能计算研究中心·2025-07-11 23:23

第35周—————糖尿病预测模型优化探索

目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpudevice=

·2025-07-11 22:49

Pandas 学习教程

目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称：'

_pass_·2025-07-11 22:16

动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）介绍

在时序数据分析中，动态时间规整（DynamicTimeWarping，DTW）是一种经典的用于度量两个时间序列相似度的算法。

EmorZhong·2025-07-11 19:27

Python自动化机器学习平台库之mindsdb使用详解

该库的核心理念是将机器学习功能直接集成到数据库中，让开发者无需深入了解复杂的机器学习算法，就能够快速构建和部署预测模型。

·2025-07-11 11:02

用Python的Chartify库，商业数据可视化效率提升13倍！

安装那些事儿从零开始画图基础柱状图进阶折线图散点图与气泡图专业数据分析必备技能多维度分析时间序列分析高级可视化技巧自定义主题交互式特性批量图表生成性能优化技巧大数据集处理内存优化实战案例：销售数据分析系统数据可视化这事儿

忆愿·2025-07-11 01:29

【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series

TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示

少写代码少看论文多多睡觉·2025-07-10 22:39

开源人工神经网络库（OpenANN）

是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景

deepdata_cn·2025-07-10 08:33

涨薪技术|Prometheus之PromQL操作符

使用PromQL除了能够方便的按照查询和过滤时间序列以外，PromQL还支持丰富的操作符，用户可以使用这些操作符对进一步的对事件序列进行二次加工。

川石课堂软件测试·2025-07-09 17:31

LSTM 论文（Hochreiter & Schmidhuber, 1997）精读（三）

1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork（已有研究），这是论文对以往方法的一个评述，总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习

·2025-07-09 02:17

时序数据库：高效处理时间序列数据的核心技术

时序数据库概述时序数据库（TimeSeriesDatabase，TSDB）是一种专门为存储、处理和查询时间序列数据而优化的数据库系统。

时序数据说·2025-07-08 19:05

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】

它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具，适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能，并通过代码示例展示其常用方法。

机器学习司猫白·2025-07-07 17:58

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

DTW 动态时间规整：时间序列的柔性桥梁

在时间的长河中，数据如浪花般不断涌现，而时间序列数据更是其中璀璨的存在。

·2025-07-07 09:25

aws 数据库迁移_AWS Loft的数据库周

AWS上8种类型的数据库：关系型核心价值文件在记忆中图形搜索时间序列分类帐搜索：AWSDatabaseServices对于关系，他们有Ama

dnc8371·2025-07-07 03:23

供应链风险管理：AI如何预测供应链风险

供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链风险已成为企业面临的重大挑战。

AI大模型应用之禅·2025-07-06 07:08

【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码

近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高光伏功率预测精度提供了新的途径

matlab科研助手·2025-07-06 06:05

【信号去噪】基于NLM时间序列心电信号去噪附matlab代码

1简介作为一种信号预处理手段,信号去噪在众多信号处理应用中发挥着重要的作用.到目前为止,信号去噪问题被大量研究,并取得了许多重要成果,涌现出了包括非局部均值(NLM)去噪算法在内的一批优秀的去噪方法.值得一提的是,相比于传统的局部去噪算法,非局部均值去噪算法有着更好的去噪性能和更好的信号细节保留能力.2部分代码function[denoisedSig,debug]=NLM_1dDarbon(sig

天天Matlab科研工作室·2025-07-05 23:48

基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现

基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种致命的神经退行性疾病，目前尚无有效治愈方法。

神经网络15044·2025-07-05 20:02

python打卡day58@浙大疏锦行

时序建模的流程时序任务经典单变量数据集ARIMA（p，d，q）模型实战SARIMA摘要图的理解处理不平稳的2种差分n阶差分---处理趋势季节性差分---处理季节性建立一个ARIMA模型，通常遵循以下步骤：1.数据可视化：观察原始时间序列图

风逸hhh·2025-07-05 13:12

IBM Streams时间序列数据分析

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>时间序列数据是一个物体或多个物体随着时间不断产生的数值序列。

weixin_34067102·2025-07-05 13:39

【ICLR 2022】时序精选论文08｜Pyraformer: 基于金字塔注意力机制与多尺度辨识卷积的时间序列预测模型（代码解读附源码）

ICLR2022PYRAFORMER:LOW-COMPLEXITYPYRAMIDALAT-TENTIONFORLONG-RANGETIMESERIESMODELINGANDFORECASTINGPyraformer要解决的问题基于时间序列数据面临的挑战

OverOnEarth·2025-07-05 12:35

循环神经网络（RNN）：序列数据处理的强大工具

从自然语言处理中的文本生成、机器翻译，到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等，RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其

LNL13·2025-07-05 00:45

GNN多任务预测模型实现（二）：将EXCEL数据转换为图数据

目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）的多任务学习场景中，数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式（如Excel文件）中时，如何有效地将其转换为图数据格式，是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通

走的远一些·2025-07-04 14:31

Python Day58

时序任务经典单变量数据集3.ARIMA（p，d，q）模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA模型，通常遵循以下步骤：数据可视化：观察原始时间序列图

别勉.·2025-07-03 07:28

Python Day57

.模型的选择a.AR§自回归模型：当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型：当前值收到短期冲击的影响，且冲击影响随时间衰减c.ARMA(p,q)自回归滑动平均模型：同时存在自回归和冲击影响时间序列分析

别勉.·2025-07-03 07:58

基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告

流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四、术前风险预测与手术方案制定4.1术前风险因素分析4.2大模型预测模型构建与验证

LCG元·2025-07-03 04:37

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