BiLSTM时间序列

计算机毕设 LSTM的预测算法 - 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
DanCheng-studio·2023-09-21 07:37

prometheus+grafana搭建监控系统

Prometheus概述Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合。
当个老六·2023-09-21 06:07

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据...

我们的时间序列数据包括1258天的股票收益（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-21 05:09

『Excel』常用五大类函数汇总

这里对数据分析中常用的excel函数进行分类汇总，共五类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类一、关联匹配类数据不在同一个excel表或同一个excel表不同sheet中，数据太多
馨颖·2023-09-21 04:50

记一次时间序列算法的自回归预测--AR&Autoreg

背景最近公司给客户要做一些数据的预测，但是客户不清楚哪些做起来比较符合他们的，于是在经过与业务方的沟通，瞄准了两个方面的数据1.工程数据：对工程数据做评估，然后做预警，这个想法是好的，但是由于这方面数据第一是不全，而且数据的准确程度有一些偏差，于是放弃了2.财务数据：财务数据是个非常好的方向，首先财务数据是很准确的，而且规律性比较明显。所以最终选了了财务数据分析这个角度。注：本文中接下来做的所有数
Alex_81D·2023-09-21 03:55

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。理解为什么
·2023-09-20 21:44

时间序列异常检测算法盘点：统计方法、预测方法、有监督学习、深度学习、业务指标异常检测

一文了解时间序列异常检测/背景介绍/时间序列异常检测是一个经典的问题。「时间序列」是指某一个指标按照时间的统计或者观测而成的数列。
BizSeer必示科技·2023-09-20 19:24

从采集到存储：时序数据库到底怎么处理时间？

本文字数：1947字阅读时间：5分钟ApacheIoTDB社区在2022年3月发布的0.13.0版本中有这样一条：支持alignedtimeseries（对齐时间序列），今天介绍一下这个功能的来龙去脉。
铁头乔·2023-09-20 19:09

时序数据库：TimescaleDB的安装

文章目录概述YUM安装创建yum源选择版本安装编译安装使用yum方法失败安装好cmake3.4+下载源码执行bootstrap添加动态库参数创建拓展概述TimescaleDB是由PostgreSQL支持的开源时间序列数据库
云平_Stephen·2023-09-20 19:09

时序数据库 TimescaleDB 安装与使用

TimescaleDB是一个时间序列数据库，建立在PostgreSQL之上。然而，不仅如此，它还是时间序列的关系数据库。
王清欢Randy·2023-09-20 19:37

利用LSTM和TensorFlow模拟任意艺术家风格生成新歌词：完整Python实现指南

其中，长短期记忆网络（LSTM）是处理序列数据，如文本和时间序列数据的首选技术。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LSTM和TensorFlow库来模拟任意艺术家的风格生成新歌词。
m0_57781768·2023-09-20 19:57

Prometheus PromQL数据查询语言

Prometheus基于指标名称（metricsname）以及附属的标签集（labelset）唯一定义一条时间序列指标名称代表着监控目标上某类可测量属性的基本特征标识标签则是这个基本特征上再次细分的多个可测量维度基于
低温热源·2023-09-20 18:47

BILSTM 实体识别代码

fromutils.data_processorimportDataProcessor,\convert_examples_to_features,BuildDataSet,\HMMDataProcessorimporttorchdeftrans_features(input_text,word2id):#max_seq_length一个句子最大的长度max_seq_length=64unk_to
嘉陵妹妹·2023-09-20 17:35

时序预测 | MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元时间序列预测

时序预测|MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元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·2023-09-20 17:59

R常用包

1.数据处理dplyrlubridatesqldfstringr2.数据可视化包ggplot2lattice3.时间序列forecast4.聚类clusterkmeans5.分类rpartrandomForest
DB_UP·2023-09-20 14:51

基于matlab实现的卡尔曼滤波匀加速直线运动仿真

完整程序：clearclc%%初始化参数delta_t=0.1;%采样时间T=8;%总运行时长t=0:delta_t:T;%时间序列N=length(t);%序列的长度x0=0;%初始位置u0=0;%初速度
学习不好的电气仔·2023-09-20 11:48

基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法（Matlab代码实现）

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概述本文基于QPSO-LSTM算法进行负荷、光伏和风电等时间序列的预测。
长安程序猿·2023-09-20 07:05

Time-distributed 的理解

但是，当处理序列数据，如时间序列或自然语言时，我们需要在每个时间步长上应用相同的权重来捕捉时间信息。“Time-distributed”技术允许我们独立地应用每个时间步长上的层或网
清纯世纪·2023-09-20 06:14

基于pytorch的LSTM预测实现（入门级别）

更新时间记录：2023.6.19更新内容：代码优化本人接触时间序列预测有两三个月了（期间有忙其他事情），从学python，再到学pytorch，pandas等数据处理方面的知识，深感知识海洋的广阔！
我来了999·2023-09-20 06:43

Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting 论文理解+机翻

方法：传统的预测方法采用时间序列模型，它们无法捕捉到大规模交通的非线性相关性和复杂的时空模式。论文提出了一种叫做AdaptiveGraphConvolutionalRecur
顺顺不吃竹笋·2023-09-20 04:31

R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR|附代码数据

我们的时间序列数据包括1258天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并测试带下划线的假设。稍后，当
·2023-09-20 00:57

多维时序预测 | Matlab基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多变量时间序列预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多变量时间序列预测评价指标包括:MAE、
前程算法屋·2023-09-19 22:11

学习记录652@python时间序列分析之自相关ACF图绘制

原理importtushareaststs.set_token('你的token')df=ts.get_k_data('399300',index=True,start='2016-01-01',end='2016-12-31')df.head()本接口即将停止更新，请尽快使用Pro版接口：https://tushare.pro/document/2dateopenclosehighlowvolu
教练 我想学编程·2023-09-19 20:50

python时间序列分析2-平稳时间序列分析

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt数据预处理data=pd.read_csv('./data/catfish.csv',parse_dates=[0],squeeze=True,index_col=0)data.head(3)Date1986-01-0190341986-02-0195961986-03-01105
莫知我哀·2023-09-19 20:20

python可视化分析（八）-绘制双坐标系时间序列图

实现功能：python绘制双坐标系（双变量）时间序列图。
数据杂坛·2023-09-19 19:49

R：应用时间序列分析--基于R（2）第二章 时间序列的预处理

第二章时间序列的预处理2.1平稳序列的定义2.1.1特征统计量2.1.2平稳时间序列的定义严平稳宽平稳2.1.3平稳时间序列的统计特征2.1.4平稳时间序列的意义2.2平稳性检验***2.2.1时序图检验自相关图检验
HarryStudyPython_ing·2023-09-19 19:19

R：应用时间序列分析--基于R（1）第一章 时间序列分析简介

第一章时间序列分析简介1.1引言1.2时间序列的定义1.3时间序列的分析方法1.3.1描述性时序分析1.3.2统计时序分析频域分析方法（谱分析法）时域分析方法1.4R简介安装程序包赋值输入时间序列取子集缺失值插值线性插值样条插值绘制时序图绘制各种类型时序图绘制各种符号类型的时序图绘制各种连线类型的时序图绘制不同线宽的时序图绘制各种符号类型和颜色的时序图绘制添加文本时序图分别制定横坐标和纵坐标范围添
HarryStudyPython_ing·2023-09-19 19:48

统计软件与数据分析Lesson5---时间序列分析入门

统计软件与数据分析Lesson5---时间序列分析入门1.什么是时间序列数据？2.什么是伪回归？3.什么是白噪声？4.怎么判断一个序列是白噪声序列？5.时间序列数据做预测的前提假设是什么？
shlay·2023-09-19 19:48

时间序列分析——基于R | 第2章 时间序列的预处理习题代码

时间序列分析——基于R|第2章时间序列的预处理习题1.考虑序列{1,2,3,4,5,…,20}1.1判断该序列是否平稳x.Defaulting##tocontinuous.
Data新青年·2023-09-19 19:47

Python绘制时间序列数据的时序图、自相关图和偏自相关图

时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。
dongfuguo·2023-09-19 19:17

时间序列分析2--时间序列数据的处理和绘制时序图

目录序列变换子序列缺失值插值绘制时序图序列变换如进行对数变换：log_price<-log(price)子序列price2<-window(price,start=c(2015,2),end=c(2015,5))缺失值插值线性插值法和样条插值法(由zoo程序包调用)na.approx(a)#线性插值na.spline(a)#样条插值JanFebMarAprMayJun2015101826635NA
qqgg77·2023-09-19 19:15

文本预处理，语言模型，循环神经网络

语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为TT的词的序列w1,w2,…,wT，语言模型的
头号大眼睛·2023-09-19 18:26

Prometheus+Grafana监控oracle

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时间序列数据库（TSDB），它是一个监控采集与数据存储框架（监控服务器端），具体采集什么数据依赖于Exporter（监控客户端）Grafana
Joyce.Du·2023-09-19 14:41

Prometheus+Grafana监控PG

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时间序列数据库（TSDB），它是一个监控采集与数据存储框架（监控服务器端），具体采集什么数据依赖于Exporter（监控客户端）Grafana
Joyce.Du·2023-09-19 14:40

时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍

重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。
·2023-09-19 10:29

处理时间序列数据中缺失值的 4 种技术

包括时间序列数据在内的所有类型的数据集都存在缺失值的问题。缺失值的原因可能是数据损坏或无法在任何给定时间记录数据。时间序列模型使用完整的数据，因此需要在建模或实际时间序列分析之前估算缺失值。
_乐多_·2023-09-19 06:13

每位数据科学家应该了解的5种异常点（变化点）检测算法

作者：CSDN@_乐多_时间序列分析是数据科学家必须接触的主题之一。时间序列分析包括使用一系列数学工具的过程，用于研究时间序列数据，以了解发生了什么，何时以及为什么发生，以及未来可能发生的情况。
_乐多_·2023-09-19 06:12

grafana结合Skywalking生成组合图表

监控的指定服务延时展示*grafana8.4SW9.0查询工具：graphql这次我们继续沿着这条技术路线完成组合图表，即对SW的指定端点（Endpoint）的平均延时（avg）和每分钟请求数（cpm）按时间序列在一个面板
zhyuli·2023-09-19 05:57

滑动窗口处理（rolling）使用apply函数的一个小坑

我们一般用rolling+apply（fun，par）来进行滑动窗口处理某类序列，例如做量化交易时间序列，标的序列等等；但如果apply函数有参数的话就需要注意。
zhyuli·2023-09-19 05:27

algo trading第一课：企业相关性分析

想法产生对于股票，交易数据是时间序列的数据。在我看来，要将交易过程量化，就是通过一系列的手段，寻找市场规律，帮助人类自己做决策。这也是机器学习能够发挥作用的地方。如何帮助人类做决策呢？
IMYin·2023-09-19 03:06

时间序列分析:AR(p)，MA(q)

在一个连续的时间周期内随机变量发生变化，比如一个月内股票价格走势、每年的销售额、每小时进出园区的车辆等，这些都称为时间序列。
m2xgo·2023-09-19 00:23

【Python时间序列】01-将数据按照日期分组统计，导出csv文件

Python时间序列01需求：将数据按照日期分组统计，导出csv文件importpandasaspd#导入库data=pd.read_excel("TimeSeriesCourseworkData20_
心动冲鸭·2023-09-19 00:23

16种常用的数据分析方法-时间序列分析

时间序列（timeseries）是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。
陪学·2023-09-19 00:52

时间序列分析1--生成和导出时间序列数据

时间序列数据的生成直接录入1.行录入ts.
qqgg77·2023-09-19 00:49

GEE：快速实现NDVI时间序列NDVI线性趋势和变化敏感性计算（斜率、截距）

作者：CSDN@_养乐多_本博客将向您介绍如何使用GoogleEarthEngine（GEE）平台来处理Landsat5、7和8的卫星图像数据，计算NDVI的斜率和截距，以及如何导出这些结果供进一步分析使用。文章目录一、代码详解1.1核心代码详解1.2核心代码详解1.3代码框架介绍二、完整代码三、代码链接一、代码详解1.1核心代码详解核心代码框架如下所示，//创建一个空的image图像集合vari
_养乐多_·2023-09-18 22:23

【Mo 人工智能技术博客】时序预测模型——LSTNet

时序预测模型——LSTNet作者：陈东瑞1.背景多元时间序列数据在我们的日常生活中无处不在，从股票市场的价格，高速公路上的交通流量，太阳能发电厂的输出量，不同城市的温度等等。
Momodel平台·2023-09-18 22:56

使用Python进行时间序列分析的8种图

时间序列数据时间序列数据是按时间顺序以固定的时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于特定的时间点，并且数据可以以各种频率（例如，每日、每月、每年）。
python收藏家·2023-09-18 20:31

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据
·2023-09-18 16:37

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据
·2023-09-18 16:35

论文笔记：TILDE-Q: A TRANSFORMATION INVARIANT LOSS FUNCTION FOR TIME-SERIES FORECASTING

2023ICLR（未中）1intro最常见的时间序列预测损失函数是MSE、MAE等点误差函数，这类函数关注每个点的拟合是否准确。
UQI-LIUWJ·2023-09-18 14:55
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