ARIMA时间序列

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

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机器学习之心·2024-01-22 08:13

ARIMA模型

数据平稳性与差分法平稳性经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去；平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化；严平稳与弱平稳严平稳分布不随时间的改变而改变。
Yolo_nn·2024-01-22 07:35

基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测

LSTM的回归预测资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184633效果图结果分析展望参考论文背影LSTM神经网络是一种对时间序列比较敏感的深度学习网络
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:52

XGBoost在时间序列分析中的高级应用

目录写在开头1.时间序列问题的挑战1.1序列依赖性1.2季节性和趋势1.3突发事件的处理1.4数据不平衡1.5模型泛化能力2.XGBoost在时间序列问题中的应用场景2.1金融数据预测2.2销售预测2.3
theskylife·2024-01-21 15:51

LSTM时间序列预测

本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：【1】演示：基于LSTM深度学习网络预测时间序列（MATLAB工具箱）_哔哩哔哩_bilibili%ForecastoftimeseriesbasedonLSTMdeeplearningnetwork
Wolves_YY·2024-01-21 12:18

【GRU时序预测】基于门控循环单元GRU实现时间序列预测附matlab代码

✅作者简介：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：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出的预测模型采取分时序分段策略,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息,结合预测时刻的情境信息(天气状况和节假
matlab科研助手·2024-01-21 10:44

GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）

GRU（门控循环单元）作为RNN的一种变体，以其在捕捉时间序列长距离依赖关系方面的高效性而备受推崇。在本文中，我们将探讨如何在MATLAB环境中实现GRU网络，以及该实现在处理各类序列数据时的应用。
沅_Yuan·2024-01-21 10:42

ElasticSearch映射(一)

动态映射动态字段映射日期检测关闭日期检测自定义日期检测格式数值检测动态模板验证动态模板在动态模板中映射运行时字段`match_mapping_type``match`和`unmatch``path_match`和`path_unmatch`模板变量动态模板示例结构化检索字符串的纯文本映射禁用`norms`时间序列明确映射创建带有明确映射的索引向现有映射添
666呀·2024-01-21 09:39

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。
GodFishhh·2024-01-21 07:46

机器学习第二十六周周报 ARIMA & Clustering model

文章目录week26ARIMA&Clusteringmodel摘要Abstract一、龙格库塔方法二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1ARIMA模型3.2K-means聚类3.3评估标准
沽漓酒江·2024-01-21 06:48

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法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

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机器学习之心·2024-01-21 03:05

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积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

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机器学习之心·2024-01-21 03:35

ARIMA 模型

目的预测要求数据具有平稳性——“惯性”，平稳性要求数据的均值和方差不发生明显变化。严平稳：分布不随时间的改变而改变。弱平稳（大部分）：期望与相关系数（依赖性）不变。未来某时刻的值X要依赖于它过去信息，所以需要依赖性。差分法用以让不够平稳的数据变平稳方法如其名自回归模型（AR）描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测必须满足平稳性阶数指时间间隔p阶自回归过程的公式是常数项
Sanchez·J·2024-01-21 02:09

「超级细菌」魔咒或将打破，MIT 利用深度学习发现新型抗生素

本文约3500字，建议阅读5分钟今天我们来详细研究这篇论文“Mamba：具有选择性状态空间的线性时间序列建模”。MIT利用图神经网络Chemprop识别潜在抗生素，特异性杀死鲍曼不动杆菌。
数据派THU·2024-01-20 12:30

多维时序 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention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时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention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时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:27

多维时序 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:57

【MATLAB】PSO_LSTM神经网络回归预测算法

这种模型主要用于处理时间序列数据，并对未来的值进行预测。下面详细介绍PSO_LSTM神经网络回归预测算法的基本理论
Lwcah·2024-01-20 10:56

Pytorch 对比TensorFlow 学习：Day 17-18: 循环神经网络（RNN）和LSTM

1.RNN和LSTM基础：RNN：了解了RNN是如何处理序列数据的，特别是它的循环结构可以用于处理时间序列或连续数据。
M.D·2024-01-20 06:26

CVE-2023-46226 Apache iotdb远程代码执行漏洞

项目介绍ApacheIoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。
棱镜七彩·2024-01-20 02:27

组合预测 | MATLAB实现EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU多变量时间序列预测对比

组合预测|MATLAB实现EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU多变量时间序列预测对比目录组合预测|MATLAB实现EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU多变量时间序列预测对比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
机器学习之心·2024-01-19 23:14

多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM风速预测模型

Transformer+BiLSTM预测模型2.1定义Transformer+BiLSTM预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化3.1结果可视化3.2模型评估代码、数据如下：往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA
建模先锋·2024-01-19 16:07

Python环境下一种基于改进小波变换的信号时频分析方法

例如语音信号的特点是辅音短脉冲编码，然后元音稳态振荡；自然图像边缘突变；金融时间序列表现出瞬态行为，经济状况的快速上升和下降。
哥廷根数学学派·2024-01-19 13:00

Python环境下基于优化时频分辨率的信号时频分析

时频分析方法使用时-频域联合分布描述时间序列信号的瞬态特征，并通过瞬时频率估计来表征信号的特征频率随时间变化的趋势，在时间序列信号处理中得到了广泛的应用。
哥廷根数学学派·2024-01-19 13:59

机器学习-滑窗

对于时间序列的分类、回归问题，有两类的数据分析方法。一种采用时间敏感网络，例如LSTM。直接将时间序列数据作为特征输入。另一种是先进行特征工程，将时间序列数据切段，对每段内的时间序列数据进行特征提取。
dufudouhenmang·2024-01-19 11:44

Python数据分析案例36——基于神经网络的AQI多步预测(空气质量预测)

案例背景不知道大家发现了没，现在的神经网络做时间序列的预测都是单步预测，即(需要使用X的t-n期到X的t-1期的数据去预测X的t期的数据)，这种预测只能预测一个点，我需要预测X的t+1期的数据就没办法了
阡之尘埃·2024-01-19 08:36

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化3.1结果可视化代码、数据如下：往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA
建模先锋·2024-01-19 08:33

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM
建模先锋·2024-01-19 08:21

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？目录深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？
Better Bench·2024-01-19 07:23

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。
微信公众号[机器学习炼丹术]·2024-01-19 02:50

精选 25 个 RNN 问题

涉及序列的任务，如自然语言处理、语音识别和时间序列分析，非常适合RNN。与其他神经网络不同，RNN具有内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并根据整个序列的上下文做出预测或决策。
Imagination官方博客·2024-01-19 00:25

南京观海微电子----时序图绘制工具

其特点在于使用简单的文本语法，使得开发人员能够以可视化的方式表示数字信号和时间序列数据。
9亿少女的噩梦·2024-01-18 22:03

基于深度学习的时间序列算法总结

1.概述深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比，这些模型通常只需要经数据预处理、网络结构设计和超参数调整等
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

时间序列数据的季节性检测

时间序列分析是统计学和数据科学的一个基本研究领域，它为理解和预测序列数据中的模式提供了一个强大的框架。特别是时间序列数据，它捕获连续时间间隔内的信息，使分析师能够揭示趋势，季节性模式和其他时间依赖性。
python收藏家·2024-01-18 20:22

时间序列数据中的趋势及可视化示例

时间序列数据是在有序的时间段内测量某些变量的数据点序列。它是增长最快的数据库类别，因为它广泛用于各种行业，以了解和预测数据模式。因此，在准备这些时间序列数据进行建模时，检查时间序列组件或模式非常重要。
python收藏家·2024-01-18 20:48

【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）

问题分析问题一问题二二、模型假设四、符号说明五、模型的建立与求解5.1问题一模型的建立与求解5.1.1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
Better Rose·2024-01-18 19:43

基于matlab的LSTM模型

使用matlab进行处理，先进行数据形状改变，归一化等，然后搭建lstm模型，再进行预测，在使用的过程中，由于数据数量级差别过大，所以使用log对数据进行处理2导入数据，数据处理%%导入数据（时间序列的单列数据
王小葱鸭·2024-01-18 18:56

Informer简单理解

一、输入层Encoder改进：1、ProbAttention算法计算权值：原Transformer中的注意力机制时间复杂度N^2，而Informer作为实时性要求高的长时间序列预测算法必然需要提高效率，
姓蔡小朋友·2024-01-18 15:48

时间序列预测各类算法探究上篇

环境：python3.10+jupyter文章目录1、时间序列基本概念2、数据准备2.1相关库导入2.2数据获取2.3选取本次测试数据（2号商店、0类产品数据）3、模型测试3.1传统时序建模3.1.1平稳性检验
yunpeng.zhou·2024-01-18 14:08

Diffusion Model时间序列相关的文章

ForecastingandPredictionAutoregressiveDenoisingDiffusionModelsforMultivariateProbabilisticTimeSeriesForecasting,inICML2021.[paper]ScoreGrad:MultivariateProbabilisticTimeSeriesForecastingwithContinuous
哥廷根数学学派·2024-01-18 14:59

学习R的5种最有效的方法

无论您是绘制简单的时间序列还是为下次选举构建预测模型，R编程语言的灵活性将确保您拥有完成工作所需的所有功能。
Liam_ml·2024-01-18 14:37

竞赛保研 大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析

1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术，就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。
iuerfee·2024-01-18 12:38

时空预测 | 基于图神经网络的时空预测

引言时间序列是用于记录动态系统测量的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的信息财富至关重要。
机器学习之心·2024-01-18 09:14

java技术栈常见的响应式编程库

这种范式专注于数据流的创建、组合、转换和消费，特别适合于处理时间序列的数据和事件驱动的系统。响应式编程的核心特征和优势包括：数据流为中心：在响应式编程中，数据流是核心概念。
薛定谔的zhu·2024-01-18 09:37

时间序列预测 — BiLSTM-Attention实现单变量负荷预测(Tensorflow)

https://blog.csdn.net/qq_41921826/category_12495091.html专栏内容所有文章提供源代码、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜时间序列预测存在的问题现有的大量方法没有真正的预测未来值
几度春风里·2024-01-18 09:47

生成对抗网络GAN（MNIST实现、时间序列实现）

生成对抗网络生成对抗网络介绍MNIST—GANConditionalGAN(CGAN)—时间序列预测生成对抗网络介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型
机智的小神仙儿·2024-01-18 09:10

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

科研绘图（八）线性热图

例如，在时间序列分析中，线性热图可以用来显示某个指标随时间的变化情况
BZD数模社·2024-01-17 23:25

基于RBF的时间序列预测，基于BP神经网络的时间序列预测

目录完整代码和数据下载链接：基于RBF的时间序列预测，基于BP神经网络的时间序列预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:45

数据分析-Pandas如何整合多张数据表

数据分析-Pandas如何整合多张数据表数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。
Alex_StarSky·2024-01-17 18:39

如何提高车端报文数据压缩效率

差分编码：如果报文包含时间序列数据，可以使用差分编码来减少数
MarkHD·2024-01-17 17:07
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