Prophet时间序列

prometheus部署及与grafana结合应用

prometheus是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库。二、prometheus下载https://githu
爱上雪茄·2023-12-02 14:02

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型

融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）原理如下：①采用折射反向学习策略初始化麻雀算法个体，基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围，借此找出给定问题更好的备选解；②采用正余弦策略替换原始麻雀算法的发现者位置更新公式。当发现者搜寻的食物位于局部最优时，大量的跟随者会涌入到该位置，此时发现者与整个群体停滞不前，造成种群位置多样性出现损失；③对正余弦策略的步长搜索因子进行改进；原始步长搜
玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:30

【BP预测】基于遗传算法优化BP神经网络实现股价预测附Matlab代码

1简介为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解
matlab科研助手·2023-12-02 05:13

KaiwuDB 多模数据库-时序性能优化

一、时序基础概念1.时序基础概念时间序列数据是指带时间标签的数据，主要由电力、化工、气象、
KaiwuDB 数据库·2023-12-02 05:11

Elasticsearch：使用 ILM 示例运行降采样 (downsampling)

如果你对降采样还不是很熟的话，请阅读之前的文章“Elasticsearch：对时间序列数据流进行降采样（downsampling)”。
Elastic 中国社区官方博客·2023-12-02 03:46

数学建模-常见预测模型的理论机器代码实现

目录一、几种常见的预测模型线性回归模型：决策树模型：随机森林模型：支持向量机模型：神经网络模型：时间序列模型：二、几种常见的预测模型的代码实现线性回归模型（Python示例）决策树模型（Python示例
Tech行者·2023-12-02 02:37

数据分析大赛医药电商问题——时间序列SARIMA模型

这次比赛，我主要用的分析工具是Python，主要用到的库是Numpy，matplotlib，pandas，seaborn还有一系列时间序列分析相关的库，代码中会提到。
Dave-Yang·2023-12-02 02:32

【代码】基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型（完美复现）matlab代码

变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了时间序列预测模型
玉子（代码分享版）·2023-12-01 23:27

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步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·2023-12-01 23:56

（六）prometheus+postgres_exporter+grafana监控

1）PrometheusServer:用于收集和存储时间序列数据。
会飞的鸡毛·2023-12-01 15:02

informer辅助笔记：utils/timefeatures.py

定义了一套与时间特征相关的类和函数，旨在从时间序列数据中提取有用的时间特征，以支持各种时间序列分析和预测任务fromtypingimportListimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompandas.tseriesimportoffsetsfrompandas.tseries.frequenciesimportto_offset1TimeFeature
UQI-LIUWJ·2023-12-01 15:38

EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制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·2023-12-01 14:46

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测

时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测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时间卷积网络，TCN。
机器学习之心·2023-12-01 14:15

时序预测 | Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测

时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测目录时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络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使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型
机器学习之心·2023-12-01 14:15

EI级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention
机器学习之心·2023-12-01 14:42

时间序列预测实战(二十一)PyTorch实现TCN卷积进行时间序列预测（专为新手编写的自研架构）

一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行TCN时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单不同于市面上大家用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测
Snu77·2023-12-01 10:16

Java | 数据一致性校验遇到的时间序列化格式不一致问题如何解决？

关注：CodingTechWork需求设计在开发过程中，有数据一致性校验需求。如下设计：对于一些安全数据进行加密处理，并将这个加密值进行存储。当再次查询时，对当前数据进行加密并比对之前的加密值，看是否一致？若一致，则未被篡改，否则，有篡改风险。问题某些字段是不需要序列化后加密的，则需要屏蔽掉。时间字段的格式有的序列化为了"2023-11-30T18:55:32.401"，有的序列化为了"2023-
Andya_net·2023-12-01 10:56

《利用Python进行数据分析》 11.2时间序列基础

11.2时间序列基础1.pandas中的基础时间序列种类是由时间戳索引的Series，在pandas外部则通常表示为Python字符串或datetime对象（见图11-1）图11-1：基础时间序列注：ts
CCC考研·2023-12-01 05:40

时间序列预测 — Informer实现多变量负荷预测(PyTorch)

目录1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析1实验数据集实验数据集采用数据集4：2016年电工数学建模竞赛负荷预测数据集（下载链接），数据集包含日期、最高温度℃、最低温度℃、平均温度℃、相对湿度(平均)、降雨量（mm）、日需求负荷（KWh），时间间隔为1H。在使用数据之前相对数据进行处理，用其他数据集时也是同样的处理方法。首先读取数据，发数据不是UTF-8格式，通过添加encoding='gb
几度春风里·2023-11-30 23:36

时间序列预测 — LSTM实现多变量多步负荷预测(Keras)

目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3结果可视化1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集6：澳大利亚电力负荷与价格预测数据（下载链接），包括数据集包括日期、小时、干球温度、露点温度、湿球温度、湿度、电价、电力负荷特征，时间间隔30min。单独查看部分负荷数据，发现有较强的规律性。1.2数据集处理首先检查数据的缺失值情况，通过统计数
几度春风里·2023-11-30 23:36

时间序列预测(9) — Informer源码详解与运行

目录1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer函数2.3DataEmbedding函数2.4ProbAttention稀疏注意力机制2.5Encoder编码器函数2.6Decoder解码器函数3官方数据集运行1源码解析1.1文件结构1.2mian_i
几度春风里·2023-11-30 23:05

时间序列预测 — LSTM实现单变量滚动风电预测(Keras)

目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型滚动预测2.3结果可视化1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集5：风电机组运行数据集（下载链接），包括风速、风向、温度、湿度、气压和真实功率等共30万余条。WINDSPEED：预测风速WINDDIRECTION：风向TEMPERATURE：温度HUMIDITY：湿度PRESSURE：气压PREPOWER：
几度春风里·2023-11-30 23:29

时间序列异常检测14篇顶会论文合集，附必备工具和数据集

今天来聊聊一个在量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备的日常维护等领域都有重要作用的研究主题：时间序列异常检测。
深度之眼·2023-11-30 19:43

InfluxDB集群

参考:https://github.com/chengshiwen/influxdb-cluster/wiki简介InfluxDBCluster是一个开源的时间序列数据库，没有外部依赖。
薛伟同学·2023-11-30 15:38

数据挖掘之时间序列分析

一、概念时间序列（TimeSeries）时间序列是指同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列（是均匀时间间隔上的观测值序列）。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
金戈鐡馬·2023-11-30 11:19

R语言dlnm包在时间序列空气污染数据的分布滞后线性和非线性模型的应用(2)

Airpollutionandcoronaryheartdisease–relatedhospitalvisitsinBeijing,China:time-seriesanalysisusingageneralizedadditivemode（空气污染和冠心病相关医院访问,中国北京:时间序列分析应用广义加性模型
天桥下的卖艺者·2023-11-30 08:23

时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析

开源时序数据库如图是17年6月在db-engines上时序数据库的排名，我会挑选开源的、分布式的时序数据库做详细的解析。前十的排名中，RRD是一个老牌的单机存储引擎，Graphite底层是Whisper，可以认为是一个优化的更强大的RRD数据库。kdb+、eXtremeDB和Axibase都未开源，不做解析。InfluxDB开源版和Prometheus的底层都是基于levelDB自研的单机的存储引
chuange6363·2023-11-30 06:20

数字与信号处理实验1 离散时间信号分析

二、实验原理1．序列的基本概念离散时间信号在数学上可用时间序列来表示，其中代表序列的第n个数字，n代表时间的序列，n的取值范围为的整数，n取其它值没有意义。离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到
:-D:）·2023-11-30 06:38

编写matlab程序产生离散序列,数字信号处理实验报告-离散时间序列卷积和MATLAB实现...

数字信号处理实验报告实验一：离散时间序列卷积和MATLAB实现一、实验目的通过本实验学会用MATLAB对信号与系统进行分析，实现离散序列卷积和的计算。
weixin_39989159·2023-11-30 06:07

异常数据检测 | Python实现PCA和KMeans模型异常数据检测

时间序列可视化下面我们根据时间对价格进行可视化。df.plot
算法如诗·2023-11-30 02:46

【ICLR 2023】时间序列预测实战Crossformer（附代码+数据集+详细讲解）

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本篇文章给大家带来的实战讲解是Crossformer模型，其是一个针对多变量时间序列预测的新型深度学习模型，发表ICLR2023上并且排名前5%，
Snu77·2023-11-30 00:28

利用python对数据进行季节性和趋势拆解

1.引言时间序列数据是按时间顺序排列的数据点的集合。与传统的交叉-sectional数据不同，时间序列数据通常具有时间维度，因此每个数据点都与一个特定的时间点相关联。
theskylife·2023-11-29 16:29

【代码】基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型（完美复现）matlab代码

变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了时间序列预测模型
玉子（代码分享版）·2023-11-29 16:46

5 时间序列预测入门：LSTM+Transformer

0引言论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.037621TransformerTransformer模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型，主要用于解决自然语言处理（NLP）任务。它在许多NLP任务中取得了重大突破，如机器翻译、文本摘要、语言生成、问答系统等。Transformer模型的主要优势在于能够捕捉长距离依赖关系，而不需要使用递归或卷积等传统的序列模型。它引入了
汀沿河·2023-11-29 14:10

时间序列分析【python代码实现】

时间序列分析是一种用于建模和分析时间上连续观测的统计方法。它涉及研究数据在时间维度上的模式、趋势和周期性。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:48

运用spss实现时间序列分析（清风视频笔记）

时间序列是某个指标数值长期变化的数值表现，所以时间序列变化背后必然蕴含着数值变化的规律性。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

一文详解RNN（基础篇）

RNN广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务，以及时间序列分析等领域。1.RNN底层原理:RNN的底层原理是通过展开时间的方式来构建一个循环连接的网络结构。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

时间序列分析算法介绍

时间序列分析是一种广泛应用于数据预测、模式识别和趋势分析领域的统计方法。它主要用于处理具有时间相关性的观测数据，通过分析数据中的趋势、季节性和周期性等结构，来预测未来的数值或发现隐藏的模式和规律。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:38

深度盘点：100 个 Python 数据分析函数总结

经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常用的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
Python数据挖掘·2023-11-29 08:16

安鸿志：45位红学中人名录的启示

中科院应用数学所副所长安鸿志利用统计学揭秘《红楼梦》最近发表“45位红学中人名录启示”一文中国科学院数学与系统科学研究院研究员安鸿志，退休前主要从事数理统计中时间序列的分析和研究。
结缘霍金·2023-11-29 06:38

Python教程：DataFrame数据中使用resample计算月线平均值

在pandas库中，DataFrame可以使用resample()方法来对时间序列数据进行重采样。重采样是将原始数据按照指定的频率进行重新组织，以便进行更细粒度的分析或转换。
我的Python教程·2023-11-29 01:46

一维卷积网络用于HAR（hunman activity recognition）

解决这个问题的传统方法需要手工制作特征，这些特征来自于基于固定大小的窗口和训练机器学习模型的时间序列数据，例如集成决策树。而难点在于，这种特征工程需要在该领域拥有深厚的专
阿委困的不能行·2023-11-28 21:28

2021-01-27

Combine之核心概念image.pngCombine解决的核心问题是如何处理时间序列数据，也就是随着时间变化而变化的数据。
同分异构脑·2023-11-28 20:31

时序数据库怎么用

时序数据库是一种特殊的数据库系统，专门用于存储和查询时间序列数据。这种数据库通常使用时间戳作为索引，可以快速查询某一时间段内的数据。
不卡不卡·2023-11-28 19:54

对高数的调侃！

从这几座城里流出了几条溪，比较著名的有：柯溪（Cauchy）、数学分溪（数学分析）、泛函分溪（泛函分析）、回归分溪（回归分析）、时间序列分溪（时间序列分析）等。其
听风在唱看花在舞·2023-11-28 18:53

时间序列预测实战(二十)自研注意力机制Attention-LSTM进行多元预测（结果可视化，自研结构）

一、本文介绍本文给大家带来的是我利用我自研的结构进行Attention-LSTM进行时间序列预测，该结构是我专门为新手和刚入门的读者设计，包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据
Snu77·2023-11-28 10:39

深度学习之十一（扩散模型--Diffusion Variational Autoencoder,DVAE）

它结合了时间连续的扩散过程和变分自编码器的概念，用于建模和生成具有时间序列结构的数据，例如视频、时间序列等。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 06:35

大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与时间序列分析

本文将基于真实案例，从以下几个方面深入剖析大数据和时间序列分析相关的知识：数据产生背景介绍数据采集方式、处理方式及实时计算方式大数据分析中的数据特征、数据结构、数据挖掘、预测等技术细节
禅与计算机程序设计艺术·2023-11-28 00:23

从一到无穷大 #19 TagTree，倒排索引入手是否是优化时序数据库查询的通用方案？

文章目录文章主旨时序数据库查询的一般流程扫描维度聚合时间聚合管控语句TagTree整体结构索引结构可能的问题测试文章主旨文章针对的问题点在于现有的倒排索引实现在高基数的情况下性能较差，现有方法问题如下：使用外部数据库管理tag信息时，时间序列数据库需要为每
李兆龙的博客·2023-11-27 23:40

csgo如何录制高清的视频？

1、使用obs2、播放demo的时候，用1/43、在pr中对时间序列进行4倍加速；4、对精彩片段进行时间放慢，2%；5、成片视频教程：快速教会你csgo录制高帧demo教学-------------如果是官匹的话
fK0pS·2023-11-27 21:41
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