BiLSTM时间序列第9页

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

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制3.1Crossattention概念3.2Cross-attention算法4基于FFT+CNN-BiLSTM-CrossAttention

建模先锋·2024-01-19 08:03

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模型-CSDN博客风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客风速预测（五）基于Py

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

一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiLSTM

预测及优化·2024-01-19 07:33

【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

Debezium日常分享系列之：Debezium and TimescaleDB

TimescaleDB二、完整案例三、Hypertables四、Continuousaggregates五、Compression六、结论一、TimescaleDBTimescaleDB是一个开源数据库，旨在使SQL对于时间序列数据具有可扩展性

最笨的羊羊·2024-01-17 16:14

normalization in nn （batchnorm layernorm instancenorm groupnorm）

importtorchimporttorch.nnasnn定义输入，本文以nlp或时间序列预测的数据结构为例。即[batch_size,time_ste

sdu_study·2024-01-17 14:48

机器学习算法实战案例：Informer实现多变量负荷预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

Python算法实战·2024-01-17 11:28

134基于matlab的时间序列预测

基于matlab的时间序列预测，包括最小二乘支持向量机和粒子群优化支持向量机及改进的粒子群优化支持向量机。输出测试结果，具有GUI可视化界面。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-17 10:36

2024年华数杯国际赛文心一言解题思路B题光伏电

建立多元回归模型或时间序列模型，分析各因素对电力供应的影响。利用模型预测2024-2060年的电力供应趋势。考虑政策变动

BZD数模社·2024-01-17 09:44

2024年华数杯国际赛B题光伏电 GPT4.0解题思路

**模型构建**：使用时间序列分析或系统动力学模型来预测未来电力需求和供应。考虑到经济发展、人口增长、技术进步等因素。3.**情景分析**：建立不同情景（

BZD数模社·2024-01-17 09:14

【小笔记】时序数据分类算法最新小结

时序数据（TimeSeries）简称TS其包括两类算法：时间序列预测（TimeSeriesForecast，TSF）根据过去的时间序列预测未来一段时间的序列。eg：股价预测时

落叶阳光·2024-01-17 08:09

【小笔记】用tsai库实现Rocket家族算法

2024.1.16Rocket家族算法是用于时间序列分类的强baseline（性能比较参考【小笔记】时序数据分类算法最新小结），Rocket/MiniRocket/MultiRocket官方都有开源实现

落叶阳光·2024-01-17 08:32

PromptCast-时间序列预测的好文推荐

前言这是关于大语言模型和时间序列预测结合的好文推荐，发现这篇文章，不仅idea不错和代码开源维护的不错，论文也比较详细（可能是顶刊而不是顶会，篇幅大，容易写清楚），并且关于它的BroaderImpact

思考实践·2024-01-17 06:28

区间预测 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE

机器学习之心·2024-01-17 05:57

面试必备！回归模型最强总结，内容太通透了！

通过回归分析，我们能够理解变量之间的趋势、检测异常值、为决策提供支持，并在时间序列中进行趋势分析，为数据科学和实际问题提供有力的工具。老规矩：大家

Python数据挖掘·2024-01-16 22:03

2022cancercell FOXA2在神经内分泌前列腺癌中驱动谱系可塑性和KIT通路激活

在这里，我们使用单细胞多组学分析，从107,201细胞中研究了细胞异质性、转录组调控和微环境因素的动态变化，这些细胞来自基因工程小鼠前列腺癌样本，这些样本具有患者肿瘤演变的完整时间序列。

一只小脑斧·2024-01-16 20:43

Pandas实战100例 | 案例 51: 日期时间过滤

这在处理时间序列数据时特别有用。日期时间过滤:使用布尔索引，可以根据日期时间条件过滤数据。

惊鸿若梦一书生·2024-01-16 16:08

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(升级版)

经验模态分解2.1VMD分解实验2.2VMD-LSTM预测思路3构造训练数据4LSTM模型训练5LSTM模型预测5.1分量预测5.2可视化机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：BiLSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1BiLSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件1.2

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

文章目录1、什么是时间序列预测?

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：时间序列数据最全的预处理方法总结

文章目录1缺失值处理1.1统计缺失值1.2删除缺失值1.3指定值填充1.4均值/中位数/众数填充1.5前后项填充2异常值处理2.13σ原则分析2.2箱型图分析3重复值处理3.1重复值计数3.2drop_duplicates重复值处理3数据归一化/标准化3.10-1标准化3.2Z-score标准化技术交流1缺失值处理数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确