时间序列预测第8页

【长时间序列预测】Autoformer 代码详解之[1]数据预处理及数据读取

1.数据预处理及数据读取1.1数据格式文件格式：CSV特点：第一列：date(标准时间，如2002-01-0100:00:00)最后一列：OT(用于预测单变量)其他列：数据的其他特征如下表：（需要将第一列和最后一列分别命名为date和OT）可用以下脚本用来转换时间格式：importpandasaspdfromdatetimeimportdatetimeif__name__=='__main__':

理心炼丹·2023-11-12 23:02

时间序列预测实战(十四)Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

论文地址->Transformer官方论文地址官方代码地址->暂时还没有找到有官方的Transformer用于时间序列预测的代码地址个人修改地址->Transformer模型下载地址CSDN免费一、本文介绍这篇文章给大家带来是

Snu77·2023-11-12 20:00

时间序列预测实战(十二)DLinear模型实现滚动长期预测并可视化预测结果

官方论文地址->官方论文地址官方代码地址->官方代码地址个人修改代码->个人修改的代码已经上传CSDN免费下载一、本文介绍本文给大家带来是DLinear模型，DLinear是一种用于时间序列预测（TSF

Snu77·2023-11-12 11:49

时间序列预测实战(十一)用SCINet实现滚动预测功能(附代码+数据集+原理介绍）

论文地址->SCINet官方论文地址官方代码地址->官方代码下载地址个人整理的代码地址->免费分享给大家创作不易请大家给文章点点赞一、本文介绍这篇文章给大家带来的是关于SCINet实现时间序列滚动预测功能的讲解，SCINet是样本卷积交换网络的缩写(SampleConvolutionalInterchangeNetwork)，SCINet号称是比现有的卷积模型和基于Transformer的模型准确

Snu77·2023-11-12 11:19

时间序列预测实战(九)PyTorch实现LSTM-ARIMA融合移动平均进行长期预测

一、本文介绍本文带来的是利用传统时间序列预测模型ARIMA(注意：ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测，主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分

Snu77·2023-11-12 11:48

大模型在时间序列预测领域的最新15篇论文

大模型可以处理不同类型的时间序列数据，例如文本、图像、音频等，也可以适应不同的时间序列数据的变化和异常情况，有助于提高时间序列预测的准确性和稳定性。

深度之眼·2023-11-12 08:49

时序预测 | MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)时间序列预测

时序预测|MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)时间序列预测预测效果基本介绍模型介绍PSO

机器学习之心·2023-11-11 22:03

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）目录时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-11-11 12:30

多维时序 | MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测

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机器学习之心·2023-11-11 12:29

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）目录时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）预测效果基本描述模型描述程序设计参考资料预测效果基本描述

机器学习之心·2023-11-11 12:54

时间序列预测(1) — 时间序列预测研究综述

目录1什么是时间序列预测?

几度春风里·2023-11-11 09:36

【时间序列论文】使用深度学习进行时间序列预测：一项调查

使用深度学习进行时间序列预测：一项调查已经开发了许多深度学习架构来适应跨不同领域的时间序列数据集的多样性。

Doooo19·2023-11-11 06:15

（一）DeepAR算法介绍

概述前面介绍了Prophet算法，Prophet在商业时间序列预测上有很大的优势，但是存在以下缺点：时间t上的观测值的分布只能是高斯分布无法高效处理大量相关时间序列下面开始介绍一种新的算法：亚马逊于2017

阿松丶·2023-11-10 06:52

Kaggle经验--时间序列预测真的需要深度学习模型吗？

kaggle竞赛宝典技巧作者：时序人时间序列预测一定需要深度学习模型吗？简介时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。

Sim1480·2023-11-10 06:49

经济数据预测 | Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测

经济数据预测|Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测目录经济数据预测|Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测基本介绍程序设计学习总结基本介绍通过Tensorflow框架搭建一个基于

前程算法屋·2023-11-10 05:51

时间序列预测：深度学习、机器学习、融合模型、创新模型实战案例（附代码+数据集+原理介绍）

Snu77·2023-11-10 05:50

多维时序 | MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测

多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-11-10 05:50

时间序列预测模型实战案例(十)(个人创新模型)通过堆叠CNN、GRU、LSTM实现多元预测和单元预测

本文介绍本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能

Snu77·2023-11-10 05:46

论文笔记：CROSSFORMER: TRANSFORMER UTILIZING CROSSDIMENSION DEPENDENCY FOR MULTIVARIATE TIME SERIES FOREC

利用时间维度的自注意力机制，建立不同时间步之间的关系而在多元时间序列预测中，各个变量之间的关系也很重要。

UQI-LIUWJ·2023-11-09 14:26

聊聊大模型浪潮下的时间序列预测

今天跟大家聊一聊大模型在时间序列预测中的应用。随着大模型在NLP领域的发展，越来越多的工作尝试将大模型应用到时间序列预测领域中。

机器学习社区·2023-11-08 11:13

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测（SE注意力机制）目录时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-11-08 09:41

多维时序 | MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测

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机器学习之心·2023-11-08 09:11

时序预测 | MATLAB实现基于LSSVM-Adaboost最小二乘支持向量机结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于LSSVM-Adaboost最小二乘支持向量机结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于LSSVM-Adaboost最小二乘支持向量机结合AdaBoost

机器学习之心·2023-11-08 09:10

【LSSVM时间序列预测】鸽群算法优化最小二乘支持向量机PIO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2485期】

⛄一、运行结果✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matl

KeepingMatlab·2023-11-08 09:07

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB

机器学习之心·2023-11-08 09:34

时序预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost时间序列预测

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机器学习之心·2023-11-07 16:32

时间序列预测中的数据分析-＞周期性、相关性、滞后性、趋势性、离群值等特性的分析方法

本文介绍本篇文章给大家介绍的是，当我们在进行有关时间序列相关的工作或者实验时，需要对数据进行的一些数据分析操作(包括周期性、相关性、滞后性、趋势性、离群值等等分析)的方法。在本篇文章中会以实战的形式进行讲解，同时提供运行代码和运行结果图片，同时如果大家是数据方面的初学者这篇文章不仅会带你学习一些数据分析的相关操作，也会带大家对于数据分析和时间序列的建模有一个理解。本文的讲解路径如下->适用对象->

Snu77·2023-11-07 04:13

时间序列预测模型实战案例(八)(Informer)个人数据集、详细参数、代码实战讲解

论文地址->Informer论文地址PDF点击即可阅读代码地址->论文官方代码地址点击即可跳转下载GIthub链接本文介绍本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019

Snu77·2023-11-07 04:12

时间序列预测模型实战案例(六)深入理解机器学习ARIMA包括差分和相关性分析

简介ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。

Snu77·2023-11-07 04:42

时间序列预测模型实战案例(七)(TPA-LSTM)结合TPA注意力机制的LSTM实现多元预测

论文地址->TPA-LSTM论文地址项目地址->TPA-LSTM时间序列预测实战案例本文介绍本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型

Snu77·2023-11-07 04:40

基于ARIMA-CNN-LSTM预测模型研究（Python代码实现）

概述1.1AＲIMA模型1.2CNN－LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述文献来源：1.1AＲIMA模型AＲIMA模型由Box和Jenkins于20世纪70年代提出，是一种著名的时间序列预测方法

天天程序猿·2023-11-05 02:04

时序预测 | Python实现ARIMA-CNN-LSTM差分自回归移动平均模型结合卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

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机器学习之心·2023-11-05 02:33

使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

来源：DeephubImba本文约4000字，建议阅读10分钟在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。

数据派THU·2023-11-04 07:44

时间序列预测之--ARIMA模型

时间序列预测之–ARIMA模型什么是ARIMA模型ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA,AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel)。

安然烟火·2023-11-03 02:12

时间序列预测大模型-TimeGPT

时间序列预测领域正在经历一个非常激动人心的时期。仅在过去的三年里，我们就看到了许多重要的贡献，例如N-BEATS、N-HiTS、PatchTST和TimesNet。

Omer_·2023-11-03 02:40

时间序列预测matlab代码

解析：时间序列预测是一种常见的机器学习任务，通常使用自回归移动平均模型（ARIMA）或神经网络等方法。这里我将给出一个使用MATLAB的ARIMA模型进行时间序列预测的示例代码。

悦目春风·2023-11-02 23:03

lstm时间序列预测python

要使用Python进行LSTM时间序列预测，你可以使用Keras库。

悦目春风·2023-11-02 23:33

Pmdarima实现单变量时序预测与交叉验证

目录1.pmdarima实现单变量时间序列预测2.时间序列交叉验证2.1滚动交叉验证(RollingForecastCV)2.2滑窗交叉验证(SildingWindowForecastCV)1.pmdarima

talle2021·2023-11-01 10:44

时间序列预测 | Python实现Auto-TS时间序列预测

时间序列预测|Python实现Auto-TS时间序列预测目录时间序列预测|Python实现Auto-TS时间序列预测基本介绍模型描述程序设计研究总结参考资料基本介绍Auto-TS是AutoML的一部分，

前程算法屋·2023-10-31 20:59

Are Transformers Effective for Time Series Forecasting论文全文翻译

Transformers对时间序列预测有效吗？摘要最近，针对长期时间序列预测（LTSF）任务的基于Transformer的解决方案激增。

happylife_mini·2023-10-31 06:30

基于LSTM模型的股票预测实践

相较于传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期记忆能力和更强的时间序列建模能力，因此在各种自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中广泛应用。

GL_logn·2023-10-30 17:52

LSTM预测算法（股票预测天气预测房价预测）

文章目录0简介1基于Keras用LSTM网络做时间序列预测2长短记忆网络3LSTM网络结构和原理3.1LSTM核心思想3.2遗忘门3.3输入门3.4输出门4基于LSTM的天气预测4.1数据集4.2预测示例

kooerr·2023-10-30 17:20

基于LSTM循环神经网络的时间序列股价预测

本文以股票预测为案例基于Python语言实现LSTM循环神经网络的时间序列预测。使用的深度学习框架为Keras。

HELLO XF·2023-10-30 17:14

时间序列预测股票数据—以LSTM模型为例

一、对时间序列的理解：时间序列是按照一定时间间隔排列的数据，时间间隔可以是任意时间单位，通过对时间序列的分析，我们可以探寻到其中的现象以及变化规律，并将这些信息用于预测。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。数据预览如下：通过预览数据，可知此次实验的数据

那个叫马尔的大夫·2023-10-30 17:12

时序预测 | Matlab实现ARIMA-LSTM差分自回归移动模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测

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机器学习之心·2023-10-29 08:22

时序预测 | Python实现ARIMA-LSTM自回归移动差分模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测

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机器学习之心·2023-10-27 09:33

【深度学习】使用Pytorch实现的用于时间序列预测的各种深度学习模型类

深度学习模型类简介按滑动时间窗口切割数据集模型类CNNGRULSTMMLPRNNTCNTransformer简介本文所定义模型类的输入数据的形状shape统一为[batch_size,time_step，n_features]，batch_size为批次大小，time_step为时间步长，n_features为特征数量。另外该模型类同时适用于单特征与多特征本项目代码统一了训练方式，只需在model

汐ya~·2023-10-26 08:46

模型实践 | Autoformer 长时序预测

实验｜Vachel算力支持｜幻方AIHPC长时间序列预测（Long-TermSeriesForecasting，以下称为LTSF）在现实世界中有非常广阔的应用场景，例如电力资源预估、疾病传播与扩散、经济发展预测等实际问题

幻方AI小编·2023-10-26 02:34

Transformer模型 | iTransformer时序预测

然而，最近一些研究开始质疑基于Transformer的时间序列预测模型的有效性。这些模型通常将同一时间戳的多个变量嵌入到不可区分的通道中，并在这些时间标记上应用注意力机制来捕捉时间依赖关系。

算法如诗·2023-10-26 02:57

PaddleX场景实战：PP-TS在电压预测场景上的应用

时间序列预测即运用历史的多维数据进行统计分析，推测出事物未来的发展趋势。时间序列预测是最常见的时序问题之一，在很多行业都有其应用，且通常时序预测效果对业务有着重大影响。

飞桨PaddlePaddle·2023-10-25 15:59

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