DeepAR

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

DeepAR股票价格预测，python完整代码实现

1、应用场景绝大部分行业场景，尤其是互联网行业，每天都会产生大量的数据。游戏中每时每刻都会产生大量的玩家日志信息；旅游应用中每天有各类酒店各种交通工具的实时价格；涉及供应链和日销量的零售电商，每月都为生产（购进）多少货而发愁；就连生产电子元器件、供电箱等传统生产企业，这些零件每时每刻都会产生大量的数据。而我们称这种不同时间收到的，描述一个或多种特征随着时间发生变化的数据，为时间序列数据（TimeS
Trisyp·2024-02-03 03:04

AI量化策略 篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests
李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

（一）DeepAR算法介绍

DeepAR（ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrent），这是一种将深度学习和概率模型结合起来的自回归模型。主要适用于大
阿松丶·2023-11-10 06:52

【阅读笔记】概率预测之DeepAR(含Pytorch代码实现)

论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110DeepAR一.全文总结二.研究方法三.结论四.创新点五.思考六.参考文献七.Pytorch实现⭐util(工具函数)ModelLoadDataTrainTest
卡卡南安·2023-11-10 06:47

deepar,传统概率模型如何和深度学习结合的?

由于是在不会打公式,所以只能白话说下自己的认识.深度学习和统计领域一些知识的结合,比如条件随机场crf,再比如这个deepar,都是在损失函数上做文章.deepar预测的不是数据本身,而是数据分布的参数
wangmarkqi·2023-11-10 06:41

亚马逊开源的时间序列预测工具—DeepAR

DeepAR求的是概率分布：P(Zi:t
不分享的知识毫无意义·2023-07-15 13:12

阅读笔记DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks

简介DeepAR是一个概率预测模型，给历史数据，预测的是未来的分布。方法zi,t∈Rz_{i,t}\in\mathbb{R}zi,t∈R表示时间序列iii在ttt时刻的值。
冰冰冰泠泠泠·2023-06-19 13:09

DeepAR论文笔记

1.whatismotivation？研究动机在近年来，时间序列预测出现新局面：海量（上千甚至是上百万）相关时间序列的预测。例如，预测城市中每户居民的用电量，大型零售商所有商品的销量等。在上述所有场景中，可以使用那些过去相似、或相关的时间序列来对单个时间序列进行建模预测。这样做的优势是：可以拟合复杂模型而不产生过拟合，免去传统机器学习中所必须的大量人工特征制作的过程。2.Whatistheprob
楚江客·2023-02-04 16:52

MXNET之GluonTS学习手册：第一章《DeepAR模型初步尝试》

阅读本手册需要一定mxnet、gluon操作基础。本文使用cpu训练代码。个人博客地址：https://zmkwjx.github.io本文github地址：https://github.com/zmkwjx/GluonTS-Learning-in-ActionGluonTS官网地址：https://gluon-ts.mxnet.io1、环境以及安装1.1本文开发环境：ubuntu16.04TS、
小树ZW·2023-02-04 16:21

DeepAR技术：论文笔记

Introduction目前，预测技术（Forecasting）逐渐在商业领域和数据驱动决策方面的自动化和最优化成为首选工具。最近几年，随着数据越来越庞大，一个新的问题逐渐浮出水面：大规模的时序数据（time-seriesdata）逐渐取代小规模时序数据。而预测这类型大数据的关键在于获取相关的时序信息。而此篇文章，针对相关问题，作者提出了基于自回归循环神经网络（autoregressiverecu
Rhincodon·2023-02-04 16:49

【时序】DeepAR 概率预测模型论文笔记

论文名称：DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110
datamonday·2023-02-04 16:18

DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测

DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测–潘登同学的RNN学习笔记文章目录DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测--潘登同学的RNN学习笔记数据集说明数据预处理代码构造模型
PD我是你的真爱粉·2023-02-02 13:05

时间序列预测算法——DeepAR

DeepAR概述DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式
NullGogo·2023-02-02 13:34

python亚马逊运营工具_亚马逊开源的时间序列预测工具—DeepAR

DeepAR求的是概率分布：P(Zi:t
翡翠多多-唐勇·2023-02-02 13:04

MXNET之GluonTS学习手册：第二章《DeepAR的输入/输出》

github地址：https://github.com/zmkwjx/GluonTS-Learning-in-ActionGluonTS官网地址：https://gluon-ts.mxnet.io1、DeepAR
小树ZW·2023-02-02 13:33

使用DeepAR实现股价预测

使用DeepAR实现股价预测文章目录使用DeepAR实现股价预测获取股票列表从众多股票中采样100支日期处理函数拉取等长度的股票，并保存各指标解释预测区间长度及上下文选取给这78支股票所在行业进行归类目标变量处理协变量处理协变量归一化操作训练
PD我是你的真爱粉·2023-02-02 13:32

【python量化】将DeepAR用于股票价格多步概率预测

写在前面DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式
敲代码的quant·2023-02-02 13:32

时间序列预测方法之 Transformer

前面介绍的DeepAR和DeepState都是基于RNN的模型。RNN是序列建模的经典方法，它通过递归来获得序列的全局信息，代价是无法并行。
虚胖一场·2023-01-29 14:32

paper：DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks DeepAR模型

DeeparDeepar与普通的时序预测模型最大的不同就在于，其预测输出的是一个概率分布，而不是一个单一的值，其假设输出是一个高斯分布理论讲解其也是一个encoder-decoder模型，其中encoder和decoder，encoder是一个LSTM结构，而decoder就是全连接网络下图为网络训练的流程图网络输入为协变量x和上一个时间步的输出z，但是注意的是，在训练的时候，z不使用上一个时间步
David_7788·2023-01-10 16:47

时间序列预测方法之 DeepAR

DeepAR是Amazon于2017年提出的基于深度学习的时间序列预测方法，目前已集成到AmazonSageMaker和GluonTS中。
虚胖一场·2023-01-07 04:06

DeepAR:Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent network

DeepAR:Probabilisticforecastingwithautoregressiverecurrentnetwork一般的时间序列预测方法是做点预测，即预测未来某个时间点的具体值。
siyan985·2023-01-07 04:35

时间序列预测 | Python实现DeepAR模型时间序列预测

时间序列预测|Python实现DeepAR模型时间序列预测目录时间序列预测|Python实现DeepAR模型时间序列预测基本介绍程序设计总结基本介绍时间序列几乎无处不在，针对时序的预测也成为一个经典问题
小橘算法屋·2023-01-07 04:04

时间序列预测之DeepAR

模型框架介绍2、训练策略3、似然函数模型4、损失函数二、论文精华1.尺度处理三、仿真实验1、数据集介绍2、评价指标2.1评价指标1(分布式评估)2.2评价指标2(点预测评估)2.3定性分析总结前言最近看论文《DeepAR
小七爱干饭·2023-01-07 04:03

负二项分布

之前在介绍DeepAR等时间序列预测模型时，为了简单起见，我们使用了大家比较熟悉的正态分布作为示例。在实际应用中，需要根据数据本身的特点选择合适的分布。
虚胖一场·2022-12-27 23:48

时间序列预测 — 指数平滑、因素分解、机器学习、深度学习、数据增强

1.1指数平滑1.2因素分解1.2.1朴素方法1.2.2ARIMA1.2.3Prophet2、机器学习3、深度学习3.1RNN/LSTM/GRU3.2Attention(Transformer)3.3DeepAR3.4WaveNet3.5Informer
条件漫步·2022-12-26 07:32

flag兑现：这次聊一聊Deep AR 模型用于PHM2012工况1轴承数据集的RUL预测

基于DeepAR模型的轴承RUL预测DeepAR模型1.直接将特征输入到DeepAR模型进行RUL预测2.将DeepAR应用于HI的后处理总结DeepAR模型最早接触DeepAR模型是2020年在简书看到的一篇大佬的博客
风筝不是风·2022-12-08 17:49

PHM寿命预测内容定稿

今天立个flag：RUL预测内容下一篇博客立个flag1.涡扇发动机RUL预测通用核心代码讲解2.深度学习框架的视频资料推荐、查找项目的方法3.95%置信区间方法分享---DeepAR4.免费的Github
风筝不是风·2022-12-08 17:18

论文：DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks

领域：时间序列中的概率预测（probabilisticforecasts）基础知识：解决的问题：方法：auto-regressiverecurrentnetwork效果：优势：同时预测大量的序列，例如零售中的大量商品。大量序列中的全局变量都被输入模型，被考虑。不足：点评：虽然是2019年的论文，但其实我觉得我17年就看过类似思路了wtte-rnn。
YueTann·2022-09-09 07:49

DeepAR多重多元多步时间序列预测

1、前情分析在现实世界的预测问题中，试图共同学习多个时间序列时经常遇到的一个挑战是，时间序列的数量级差异很大，而且数量级的分布具有很强的倾斜性。这个问题如图1所示，图中显示了亚马逊销售的数百万件商品的销售速度(即平均每周销售一件商品)的分布情况。分布在几个数量级上，近似幂律。据我们所知，这一发现是新的(尽管可能并不令人惊讶)，并且对试图从这些数据集学习全局模型的预测方法具有基本意义。由于该分布的无
yanglee0·2022-08-21 07:40

时间序列预测-深度学习方法 TFT

文章目录前沿TFT关键点三类输入可解释的Multi-headAttention实验结果相关论文《DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks
十一心先生·2022-08-12 07:32

GluonTS 模型预测时间序列

上图左右都是LSTM结构，左右用的数据不一样，一个用的是训练数据，一个用的是预测数据deepar本质就是lstm+softplus。要求数据具有相同的频率、分类特征数量和动态特征数量Gluon
生产队的驴儿·2021-11-15 18:40

负二项分布

之前在介绍DeepAR等时间序列预测模型时，为了简单起见，我们使用了大家比较熟悉的正态分布作为示例。在实际应用中，需要根据数据本身的特点选择合适的分布。
虚胖一场·2020-04-06 17:10

分位数回归

在DeepAR等模型中，我们的预测目标是某个确定形式的概率分布的参数，通过最大化对数似然来优化网络。如果我们把预测的目标改为分位数，用作为损失函
虚胖一场·2020-04-06 17:03

时间序列预测方法之 DeepAR

DeepAR是Amazon于2017年提出的基于深度学习的时间序列预测方法，目前已集成到AmazonSageMaker和GluonTS中。
虚胖一场·2020-04-06 17:34

时间序列预测方法之 Transformer

前面介绍的DeepAR和DeepState都是基于RNN的模型。RNN是序列建模的经典方法，它通过递归来获得序列的全局信息，代价是无法并行。
虚胖一场·2020-04-06 17:20

PP: DeepAR: probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks

FROMAmazonresearchGermanyPROBLEMprobabilisticforecasting:estimatetheprobabilitydistributionofatimeseriesinfuture.INTRODUCTIONaglobalmodel,whichlearnsfromhistoricaldataofalltimeseries.METHODanautoregre
keeps_you_warm·2020-02-03 18:00
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