时间序列prophet

ICEEMDAN-SMA-LSSVM功率/风速时间序列预测，基于改进完备集合经验模态分解-黏菌优化算法-最小二乘支持向量机的时间序列预测组合模型。1.ICEEMDAN用于数据分解，SMA是近几年较

%%清空变量clc;clear;closeall;formatcompact;warningoff%%读取数据data=xlsread('data.xlsx','B:B');nmo=8;%嵌入[x,y]=data_process(data,nmo);%步长为12n=size(x,1);m=round(n*0.7);%前70%训练，对最后30%进行预测PP_train=x(1:m,:)';PP_te
智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:40

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

01、引言本文涵盖主题：引言、数据准备、探索性数据分析、数据预处理、模型训练、模型评估。本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集，帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。有需要的朋友可以关注公众号【小Z的科研日常】，后台回复关键词[CNN-LSTM]获取。02、数据准备首先导入所需的库，加载和探
小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

掌握Pandas数据转换利器深入解析pd.to_numeric函数与实战技巧【第63篇—python：Pandas数据】

pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用：处理缺失值与异常值1.处理缺失值2.处理异常值高效利用downcast参数优化内存占用优化性能：使用apply函数批量处理数据实战案例：处理时间序列数据处理多列数据
一见已难忘的申公豹·2024-02-09 01:48

「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读：时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型

本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting（时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型
Sternstunden·2024-02-09 01:09

时间序列异常检测论文TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data

关于论文的内容介绍，可以参考：【VLDB】融合transformer和对抗学习的多变量时间序列异常检测算法TranAD论文和代码解读-知乎说得比较清楚了，我就不重复了。
蛐蛐蛐·2024-02-09 01:56

Python报No such file or directory: ‘science‘的解决方法

接上一篇博文：时间序列异常检测论文TranAD:DeepTransformerNetworksforAnomalyDetectioninMultivariateTimeSeriesData-CSDN博客还是想看看这篇论文的可视化结果
蛐蛐蛐·2024-02-09 01:55

UUID和雪花(Snowflake)算法该如何选择？

UUID和Snowflake都可以生成唯一标识，在分布式系统中可以说是必备利器，那么我们该如何对不同的场景进行不同算法的选择呢，UUID简单无序十分适合生成requestID，Snowflake里面包含时间序列等
Java方文山·2024-02-09 00:20

python毕设选题 - 基于时间序列的股票预测于分析

文章目录1简介2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1简介
DanCheng-studio·2024-02-08 14:04

Task 4：建模调参

并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证
我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

Python环境下基于最大离散重叠小波变换和支持向量回归的金融时间序列预测

金融时间序列具有非线性、高频性、随机性等特点，其波动情况不仅与当前股票市场、房地产市场、贸易市场等有强联动性，而且大幅度起伏对于其他市场有较大的影响和冲击。
哥廷根数学学派·2024-02-08 10:04

Pandas文本数据处理技术指南—从查找到时间序列分析【第66篇—python：文本数据处理】

5.虚拟变量6.处理缺失值7.分割文本数据8.字符串处理方法9.文本数据的合并与连接10.文本数据的排序11.文本数据的统计分析12.文本数据的分组与聚合13.文本数据的自定义函数应用14.文本数据的时间序列分析心得总结
一见已难忘的申公豹·2024-02-08 08:25

Python datetime 模块的高级应用

Pythondatetime模块的高级应用介绍方法时区处理日期格式化日期计算常见问题及解决方案代码日历应用时间序列分析介绍datetime模块是Python中用于处理日期和时间的标准库模块。
盗理者·2024-02-08 08:51

【机器学习】机器学习流程之收集数据

机器学习流程之收集数据一数据收集过程二常用数据类型2.1结构化数据2.2非结构化数据：2.3时间序列数据：2.4空间数据：2.5标记数据：三数据收集的作用四数据收集注意事项总结引言：在当今信息时代，数据被认为是新时代的燃料
甜美的江·2024-02-08 02:31

基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究（Python代码实现）

目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM神经网络2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型﹐是经典的时间序列预测方法之一
荔枝科研社·2024-02-08 02:30

基于LSTM模型的时间序列预测（车厢重量预测），Python中Keras库实现LSTM，实现预测未来未知数据,包括参数详解、模型搭建，预测数据

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。
Uncle_Tom09·2024-02-08 02:29

基于WGAN-GP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例）

生成对抗网络GAN作为非监督学习，由生成器和判别器两个神经网络构成。生成器从潜在空间中随机取样作为输入，试图生成与真实样本数据相仿的数据。判别器的输入则为真实样本数据或生成器生成数据，进而判断其输入是真实数据还是生成数据。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。WGAN作为GAN的改进模型，使用Wasserstein距离来替代JS散度作为优化目标，从
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-02-07 14:17

【代码分享】基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型

程序名称：基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和霜冰算法优化法(RIME)与长短期记忆神经网络(LSTM
电力系统爱好者·2024-02-07 11:40

【代码推荐指南】时间序列与回归分类预测、电力系统运行优化与规划

专题推荐：论文推荐，代码分享，视角（点击即可跳转）【代码分享】基于最小二乘支持向量机（LSSVM）+自适应带宽核函数密度估计（ABKDE）的多变量回归预测推荐理由：基于最小二乘支持向量机结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归预测(点预测+概率预测+核密度估计)，导入数据即可，无需任何调试。代码具有一定创新性，注释详细！多变量单输出，包括点预测+概率预测+核密度估计曲线，MatlabR2021a及
电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新型优化算法。目前尚未发现任何关于RIME优化算法应用的相关文献。该优化算法将霜冰形成过程成功模拟，并将其应用于算法搜索领域。具体而言，该算
电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点，有什么推荐的好发论文的模型和代码？

LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点，有什么推荐的好发论文的模型和代码？时间序列分析是处理时间相关数据的一种方法，常用于预测、趋势分析和模式识别等应用。
电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

多维时序 | Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-02-07 11:27

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

每个样本应该是一个序列数据，例如时间序列或文本序列。确保每个样本都
机器学习之心·2024-02-07 11:27

时序数据库Influxdb查询多个字段_field同一时间的值，组成一条数据

问题1、Influxdb是一种时间序列数据库，在我的项目中主要用来存储换热站的测点数据的。换热站有非常多的测点，我们用Flux语法去查询测点数据，返回的数据结构是每个测点字段对应的所有时间数据。
小苹果1357·2024-02-07 09:07

逻辑思维（四）

在思考这些多变的动向时，只要沿时间序列或因果关系等流程来思考整理，就会变得更容易理解。对于运营和指南，流程图都非
安安Ro7cie·2024-02-07 08:25

GEE——如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月（逐月）的降水平均数据

如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月的指定降水数据？
此星光明·2024-02-07 08:52

严恭敏 matlab,惯性仪器测试与数据分析 [严恭敏 编] 2012年版

全书内容可大致分为三个部分：①惯性器件测试部分，介绍了几种常见惯性器件的工作原理和误差建模、惯性器件测试的基本原理和方法以及实验室中常用的惯性仪器测试设备；②数据分析部分，包括回归分析、时间序列分析、频谱分析
洋溢最棒·2024-02-07 05:01

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-02-07 05:59

时间序列预测 —— DeepAR 模型

时间序列预测——DeepAR模型DeepAR模型是一种专门用于处理时间序列概率预测的深度学习模型，它可以自动学习数据中的复杂模式，提高预测的准确性。
Persist_Zhang·2024-02-07 04:21

清醒和非快速眼动睡眠EEG微状态序列的频率分析

本研究旨在对清醒和非快速眼动(NREM)睡眠阶段的非平滑EEG微状态序列进行更广泛的时间序列分析。
茗创科技·2024-02-06 17:01

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2长短时记忆网络（LSTM）4.3CNN+LSTM网络结构5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout)layers=[%输入特
简简单单做算法·2024-02-06 14:42

电力负荷预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律
天天酷科研·2024-02-06 09:27

电力负荷预测 | Matlab实现基于RBF径向基神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|Matlab实现基于RBF径向基神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律
天天酷科研·2024-02-06 09:26

TDengine 签约杭州云润，助力某大型水表企业时序数据处理

由于电表水表数据具有时间序列的特点，传统的数据库和数据处理方式往往难以满足大规模数据的高速采集、存储和实时分析需求。
涛思数据（TDengine）·2024-02-06 09:39

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合
机器学习之心·2024-02-06 08:55

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost
机器学习之心·2024-02-06 08:22

基于深度学习算法的轴承故障自主分类

,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类：表1轴承故障类别外圈故障内圈故障滚珠故障正常直径11230直径2456直径3789实验包含以下两个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值
deleteeee·2024-02-06 06:08

在Python中使用pandas进行文件读取和写入方法详解

Pandas是Python的一个功能强大且灵活的三方包，可处理标记和时间序列数据。还提供统计方法、启用绘图等功能。
代码输入中...·2024-02-06 02:13

动手学深度学习-13 循环神经网络进阶

循环神经网络进阶GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系•重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；•更新⻔有助于捕捉时间序列
Xavier学长·2024-02-06 00:52

基于python的CV变异系数计算软件（适用于长时间栅格数据）

2.计算结果如下，CV值越高表明该地区的生态环境质量时间序列的稳定性越低，反之则稳定性越高。3.话不多说，直接上代码，有编程基础的可以自己调试，小白可以使用本人编好的exe程序，链接在下面。
RS GIS遥感 地信学习·2024-02-05 21:31

Python的Mann-Kendall非参数检验和计算Hurst指数

假定X1,X2,...Xn为时间序列变量[1]，n为时间序列的长度，M-K法定义统计量S为其中式中，xj、xk分别为第j、k年对应的观测值，且jinputdata[i]:t=t+1elifinputdata
独孤尚亮dugushangliang·2024-02-05 21:01

重标极差分析 Hurst指数计算

在时间序列分析中，有时候会用到hurst指数，今天分享Hurst指数的计算方法。
独孤尚亮dugushangliang·2024-02-05 21:30

逐像元计算Hurst指数和趋势率Slope的Matlab代码实现

作为判断时间序列数据遵从随机游走还是有偏的随机游走过程的指标（参考文章：【Matlab】逐像元Hur
地理学码农·2024-02-05 21:59

基于python的Hurst计算预测未来发展趋势（长时序栅格影像）

1.Hurst指数反映了时间序列长期记忆性的程度，即过去的信息对未来的影响程度。
RS GIS遥感 地信学习·2024-02-05 21:58

机器学习本科课程 大作业 多元时间序列预测

1.问题描述1.1阐述问题对某电力部门的二氧化碳排放量进行回归预测，有如下要求数据时间跨度从1973年1月到2021年12月，按月份记录。数据集包括“煤电”，“天然气”，“馏分燃料”等共9个指标的数据（其中早期的部分指标notavailable）要求预测从2022年1月开始的半年时间的以下各个部分的排放量二氧化碳的排放情况具体分为九项指标：CoalElectricPowerSectorCO2Emi
11egativ1ty·2024-02-05 20:18

时间序列预测 —— ConvLSTM 模型

时间序列预测——ConvLSTM模型时间序列预测是一项重要的任务，ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是深度学习领域中用于处理时序数据的强大工具之一。
Persist_Zhang·2024-02-05 14:59

Python的Prophet库进行时间序列预测

我们将探讨如何使用Facebook开源的Prophet库进行时间序列预测。Prophet是一个强大的工具，它可以处理时间序列数据中的季节性变化和趋势变化。
田猿笔记·2024-02-05 11:24

时间序列建模分析

时序数据的特点：1.时间序列数据依赖于时间，但不一定是时间的严格函数。2.时间序列数据每时刻上的值具有一定的随机性，不可能完全准确地用历史值去预测。
何hw·2024-02-05 09:06

python常用pandas函数nlargest / nsmallest及其手动实现

它特别适用于处理具有关系型数据或带标签数据的情况，同时在时间序列分析方面也有着出色的表现。pandas库广泛应用于数据挖掘和分析、金融和经济分析、科学和工程计算等领域。使用pandas库可以
Hann Yang·2024-02-05 08:52

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

本文将使用PaddlePaddle作为深度学习框架，通过数据分析、可视化、数据预处理、模型组网、模型训练和模型预测，基于卷积神经网络（CNN）模型来来处理时间序列数据，完成10cm土壤湿度的预测，从而实现一
半亩花海·2024-02-05 05:38
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他