时间序列预测模型

【Elasticsearch】Set up a data stream 创建data stream

在Elasticsearch中，数据流（DataStream）是一种用于管理时间序列数据的高级功能，它通过自动管理索引的生命周期和版本控制，简化了大规模时间序列数据的存储和查询。
risc123456·2025-03-04 22:37

【Elasticsearch】创建时间序列数据流 Time Series Data Stream，简称TSDS

在Elasticsearch中，设置时间序列数据流（TimeSeriesDataStream，简称TSDS）是一种高效管理和存储时间序列数据的方法。
risc123456·2025-03-04 16:50

python统计分析电子版_用Python做统计分析 （Scipy.stats的文档）

像什么时间序列之类的当然在其他地方，而且它们反过来就没这些功能。随机变量样本抽取84
烧辣椒·2025-03-04 06:03

数据挖掘与数据分析

数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类
dundunmm·2025-03-04 03:11

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的超参数选择方法。首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们
然哥爱编程·2025-03-03 10:25

hive之leg函数

它在分析时间序列数据、计算相邻记录差异等场景中非常有用。
三生暮雨渡瀟瀟·2025-03-03 07:34

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

在时间序列信号的深度学习第二部分，我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习，包括它的概念和工作流程等。
死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN
冒泡芳·2025-03-02 13:08

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练
LCG元·2025-03-02 09:58

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。
qq924711725·2025-03-01 20:22

数学建模（6）——预测类模型目录

预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。
Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

智源社区刚刚！苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」，其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道，这是一家「重落地」的公司，更加擅长的是把创新技术工程化，实现「工程创新」。也正因如此，在生成式A
一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

金融风控与医疗影像算法创新前沿

联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

AI探索笔记：线性回归

内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通
安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

数据挖掘与数据分析

目录数据挖掘与数据分析一．数据的本质二．什么是数据挖掘和数据分析三．数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例
「已注销」·2025-02-27 21:55

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建

Prometheus的核心概念包括时间序列数据
丁爸·2025-02-27 09:29

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

处理方式：数据清洗、去重、时间序列分析，提取用户的长期和短期兴趣。特征工程：行为序列：用户行为的时间顺序，如最近浏览的商品类别。频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。
路人与大师·2025-02-27 09:27

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

金融风控领域通过运用金融风险预测模型，不仅提高了风险管理效率，还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷
智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

DeepSeek 智慧城市应用：交通流量预测（918）

**摘要：**本文探讨了利用DeepSeek技术框架解决城市交通流量预测问题的方法，主要内容包括基于时空图卷积网络（ST-GCN）的预测模型、多传感器数据融合策略以及实时推理API服务的搭建，旨在为智慧城市的交通管理提供高效
web13508588635·2025-02-26 16:18

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案引言背景与意义解决方案概述大模型在农业生产中的应用作物生长模型病虫害预测模型农业气象模型数据要素在农业生产中的作用土壤数据气象数据作物生长数据数智化解决方案的设计与实现总体架构设计数据处理与分析模块智能决策与支持模块解决方案应用效果评估及推广前景应用效果评估方法推广前景展望第
数智化领地·2025-02-26 09:23

python：使用gdal和numpy进行遥感时间序列最大值合成

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍使用python编程语言，进行遥感数据时间序列最大值合成的代码。
_养乐多_·2025-02-26 08:17

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

在本文中，我们将通过一个简单的例子，展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势，尤其是在时间序列预测（如销售、流量等）中的实际应用，并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。
山海青风·2025-02-25 23:42

Python数据处理掌握Pandas.to_datetime函数时间序列（参数解析与实战）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
步入烟尘·2025-02-25 03:54

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

基于KNN的鸢尾花分类预测模型.让机器实现对鸢尾花的分类分析，它会怎么做呢？我们首先列举出可能需要的要素：数据，模型和算法，效果评估。
溪海莘·2025-02-24 23:57

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【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
算法与数据·2025-02-24 01:22

物联网数据采集平台【物联网毕业论文】

物联网系统架构设计智能设备与传感器网络数据采集与处理物联网大数据分析智能家居与工业物联网边缘计算与云计算物联网安全与隐私保护擅长工具：Python/R/Matlab数据分析与建模物联网平台与设备编程数据流与实时监控系统设计机器学习与预测模型应用物联网协议
算法与数据·2025-02-24 01:22

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

在模型构建方面，我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能，能够捕捉数据中的长期依赖关系，这对于股票价格走势的预测至关重要
算法与数据·2025-02-24 01:22

Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测

本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统，使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据，运用机器学习和时间序列分析等方法，对客流量数据进行预处理和特征选择，构建客流量预测模型，利用历史数据对模型进行训练和优化
qq_79856539·2025-02-23 16:16

Python的那些事第二十八篇：数据分析与操作的利器Pandas

它提供了高效的数据结构和丰富的分析工具，能够处理结构化数据、时间序列数据以及复杂的数据转换任务。
暮雨哀尘·2025-02-23 12:13

Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习

设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA（ExponentialMovingAverage，指数移动平均）注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型，旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果
听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

Github 2025-01-09 Go开源项目日报 Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Go项目10TypeScript项目1Prometheus监控系统和时间序列数据库创建周期：4149天开发语言：Go协议类型：ApacheLicense2.0Star
老孙正经胡说·2025-02-22 15:31

DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化：告别拥堵的未来

DeepSeek凭借其强大的时空预测模型和强化学习框架，为交通流量预测和信号优化提供了全新的解决方案。它能够整合多源数据，包括地磁传感
人工智能专属驿站·2025-02-22 13:19

用deepseek学大模型05逻辑回归

逻辑回归全面解析一、数学推导模型定义：逻辑回归模型为概率预测模型，输出P(y=1∣x)=σ(w⊤x+b)P(y=1\mid\mathbf{x})=\sigma(\mathbf{w}^\
wyg_031113·2025-02-22 00:48

python版本的列线图绘制（二分类）

python版本的列线图绘制（二分类）列线图是为临床预测模型提供了一个使用的工具，借助列线图可以把指标转变为预测概率，但是近年来随着网页计算器的出现，列线图的使用没有原来广泛。
医学AppMatrix·2025-02-21 13:20

使用 Pandas 在 Python 中对移动平均线交叉进行回测

创建两个单独的简单移动平均线过滤器，具有特定时间序列的不同回溯期。当较短的回溯移动平均线超过较长的回溯移动平均线时，就会出现购买资产的信号。如果较长的平均值随后超过较短的平均值，则资产将被卖回。当
云梦量化·2025-02-21 10:21

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测，对于一些与时间相关的问题，例如气象、股票市场走势等，时间序列预测具有非常重要的应用价值
代码编织匠人·2025-02-21 06:54

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.
雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

Python 实现反转、合并链表有啥用？

反转链表比如，在处理时间序列数据时，有时需要将历史数据按照时间从近到远的顺序展示，如果数据是以链表形式存储的，通过反转链表可以高效地实现这一需求。
·2025-02-19 15:30

生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析

涡度通量数据缺失插补：结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分：计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析：绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性：时间序列相关分析
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:34

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

使用历史房价数据建立一个预测模型。理解如何评估模型的性能。项目步骤准备数据集为了演示线性回归，我们将使用一个常见的房价数据集：波士顿房价数据集（BostonHousingDataset）。
github_czy·2025-02-19 07:31

跟我一起学Python数据处理（六十九）：用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理

跟我一起学Python数据处理（六十九）：用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理大家好！一直以来，我都希望能和各位小伙伴在Python数据处理的学习道路上并肩前行，共同进步。
lilye66·2025-02-19 00:32

基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案

一、精准评估系统最大负载1.流量建模历史日志分析流量特征提取业务场景拆解流量模型构建容量预测模型实施方法：使用ELK分析6个月Nginx日志，提取分时/分业务QPS曲线构建典型场景模型：日常流量（正态分布
power-辰南·2025-02-18 18:40

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。
weixin_39576066·2025-02-17 23:49

matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理

时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析。
这块必被安排·2025-02-17 12:42

【转】时间序列分析——基于R，王燕

《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：一、检验：1、平稳性检验：图检验方法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数
weixin_30780221·2025-02-17 12:41

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文：文章：1、ARIMA模型理论基础  ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写，其中AR表示的是自回归模型，MA表示的是
别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（5）

在时间序列分析中最常使用的一系列模型：AR、MR、ARMA，一直到ARIMA，都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作（他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】）。
白马负金羁·2025-02-17 12:36

绘制第一和第二主周期小波系数图

为小波变换结果）：3.绘制系数图示例代码：4.解释图形5.其他注意事项绘制径流演变的第一和第二主周期小波系数图的步骤可以分为以下几步：1.小波变换的结果首先，需要确认已经进行过小波变换，得到的结果应该包括每个时间序列的不同尺度的系数
赵孝正·2025-02-17 11:59

小波变换系数计算实例_时间序列小波分析的操作步骤及实例分析

小波分析实例时间序列(TimeSeries)是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
与何人说·2025-02-17 09:14
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