Prophet时间序列第26页

时间序列预测 | Matlab基于双向门控循环单元(BiGRU)的时间序列预测，matlab代码，要求2020版本及以上

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时间序列预测|Matlab基于双向门控循环单元(BiGRU)的时间序列预测，matlab代码，要求2020版本及以上评价指标包括:MAE、MBE和

前程算法屋·2023-10-23 07:22

多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测预测结果基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料预测结果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-10-23 07:21

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE

机器学习之心·2023-10-23 07:21

区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览进阶版基础版基本介绍

机器学习之心·2023-10-23 07:51

【BIGRU预测】基于双向门控循环单元的多变量时间序列预测（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代码及数据1概述BIGRU（BidirectionalGatedRecurrentUnit）是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法

长安程序猿·2023-10-23 07:19

aws lambda_AWS Loft上的数据库周

AWS上8种类型的数据库：关系型核心价值文件在记忆中图形搜索时间序列分类帐搜索：AWSDatabaseServices对于关系，他们有Am

cunfu5234·2023-10-23 04:43

时间序列预测 DDSTGCN: Dual Dynamic Spatial-Temporal Graph Convolution Network for Traffic Prediction...

DDSTGCNDualDynamicSpatial-TemporalGraphConvolutionNetworkforTrafficPrediction1.概述2.模型结构3.DualSpatial-TemporalBlock【DST-Block】——双重时空块捕获交通流图的节点和边的时空特征3.1dualtransformations对偶变化——实现交通流图与其超图之间的互相变换3.2DIM模

苹果就叫不呐呐·2023-10-23 03:01

【BP-Adaboost预测】基于BP神经网络的Adaboost的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

在单维时间序列预测中，可以将Ada

长安程序猿·2023-10-22 19:14

基于SAE堆叠自编码器的单维时间序列预测研究（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代码及数据1概述基于SAE（StackedAutoencoder）堆叠自编码器的单维时间序列预测是一种基于深度学习的预测方法。

长安程序猿·2023-10-22 19:44

LSTM 详解及 LSTM 解决时间序列预测问题（附代码）

（2）利用深度学习框架pytorch编程，基于多层LSTM解决时间序列预测问题。（3）提供了项目的Python代码以及相应的使用文档。

Incalos·2023-10-22 16:05

第87步时间序列建模实战：LSTM回归建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面这一期，我们介绍大名鼎鼎的LSTM回归。同样，这里使用这个数据：《PLoSOne》2015年一篇题目为《ComparisonofTwoHybridModelsforForecastingtheIncidenceofHemorrhagicFeverwithRenalSyndromeinJiangsuProvince,China》文章的公开数据做演示。数据为江

Jet4505·2023-10-22 16:26

Docker监控套件(Telegraf+Influxdb+Grafana)研究与实践

weixin_34107955·2023-10-22 11:14

InfluxDB SpringBoot Docker Grafana实战监控数据统计

InfluxDB是一种时间序列数据库，用于处理带时间标签的数据，用于一些实时检测、检查分析数据采集、高效存储查询统计等方面，在工业数据监控上发挥显著作用。二、与Java交互中有哪些对象？

c_zyer·2023-10-22 11:04

以pip安装prophet报错

以pip安装prophet报错pipinstallpystan==2.19.1.1pipinstallprophetModuleNotFoundError:Nomodulenamed'convertdate

Rory602·2023-10-22 10:20

Transformer时间序列预测-多变量输入-单变量输出+多变量输出，完整代码数据，可直接运行

然而，Transformer也可以用于时间序列预测，尤其适用于多变量输入和单变量或多变量输出的情况。

StyVue·2023-10-22 09:03

应用回归分析——logic回归

3、非线性模型做预测，logic和profit，线性优缺点，为什么要用probit和logit（线性会超过1），怎么计算difference，预测概率=1和=0的问题4、面板数据优点（怎么做回归）5、时间序列

小新122·2023-10-22 01:59

数学建模预测方法集锦

预测方法集锦1.移动平均法2.指数平滑法3.差分指数平滑法4.自适应滤波法5.趋势外推（预测）法6.回归分析7.灰色预测1.移动平均法根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数，以反映长期趋势

CTGU_daffodil·2023-10-22 00:34

Pandas 数据处理分析系列1--Series&DataFrame数据结构详解

它提供了灵活且高效的数据结构，使得处理和分析结构化、缺失和时间序列数据变得更加容易。其在数据分析和数据处理领域广泛应用，在金融、社交媒体、科学研究等领域都有很高的使用率和广泛的应用场景。

gzpingesoft·2023-10-21 20:03

时序数据库分析 - TimescaleDB时序数据库介绍

PostgreSQL,TimescaleDB,时间序列,物联网,IoT背景随着物联网的发展，时序数据库的需求越来越多，比如水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、金融行业指标数据、传感器数据等

生活的探路者·2023-10-21 12:32

JUST技术：CK实现时序数据管理

一、时序数据简介时序数据全称是时间序列（TimeSeries）数据，是按照时间顺序索引的一系列数据点。最常见的是在

JUST极客·2023-10-21 08:13

异常数据检测 | Python奇异谱分析（SSA）数据缺失值插补

模型描述在时间序列分析中，「奇异谱分析」（「SSA」）是一种非参数谱估计方法。它结合了经典时间序列分析、多元统计、多元几何、动力系统和信号处理的元素。源码分享SSA填补缺失值导入所需的第三方库i

算法如诗·2023-10-21 07:53

异常数据检测 | Python基于Hampel的离群点检测

文章目录文章概述模型描述源码分享文章概述在时间序列数据分析领域，识别和处理异常点是至关重要的任务。异常点或离群点是明显偏离预期模式的数据点，可能表明存在错误、欺诈或有价值的见解。

算法如诗·2023-10-21 07:45

实时数据库与时序数据库

：（1）静态标签数据对于传感器来说，一些物理量信息是标识它在物理世界唯一性，比如名字、位置、数据类型、量程上下限、工程单位等（2）动态时序数据对于传感器来说，它每时每刻的温度检测数据即为以时间为轴线的时间序列数据

inrgihc·2023-10-21 00:21

LSTM-Attention单维时间序列预测研究（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LSTM-Attention是一种结合了LSTM（长短期记忆）和Attention机制的模型，用于时间序列预测。

程序猿鑫·2023-10-20 23:58

循环神经网络（RNN）

定义循环神经网络（RNN）是一种深度学习神经网络，专门用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列数据。

怎么全是重名·2023-10-20 20:23

干货 | 携程火车票异常检测和根因定位实践

作者简介龙川泾渭，携程算法工程师，专注异常检测、根因分析、时间序列预测等领域。

携程技术·2023-10-20 20:33

41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？

数据挖掘算法有一种叫时间序列分析的算法，时间序列分析模型建立了观察结果与时间变化的关系，能帮我们预测未来一段时间内的结果变化情况。时间序列分析和回归分析的区别：-结果与变量的关系。

张九日zx·2023-10-20 19:33

时间序列预测 | LightTS轻量采样的MLP结构网络用于多变量时间序列预测

首先，假设输入的时序维度为[B,T,N]，作者便做了2种采样：连续采样：侧重于捕获短期局部模式。间隔采样：侧重于捕获长期依赖性。如下图所示，很好理解，新的数据维度为[B,C,T/C,N]，N代表时序的数量。注意：论文上IEBlockC是直接出预测结果，但代码上，如上图红色标注补充，会有个从输入端过来的预测highway结果，然后和IEBlockCx相加后，作为最终预测输出。之后经过一个Inform

码农腾飞·2023-10-20 16:43

时间序列预测 | Matlab实现基于移动平均法的时间序列预测

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab实现基于移动平均法的时间序列预测所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断

码农腾飞·2023-10-20 16:13

时间序列分析 | 可解释时间序列分析的多级小波分解网络

1.时间序列分析|可解释时间序列分析的多级小波分解网络近年来，时间序列应用在几乎所有的学术和工业领域都出现了前所未有的崛起。

码农腾飞·2023-10-20 16:13

计算机竞赛 LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测

Mr.D学长·2023-10-20 15:24

基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测计算机竞赛

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习大数据分析项目该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集介绍df=pd.read_csv(‘/home/kesci/input/jena1246/jena_climate_2009_2016.csv’)df.head()如上

Mr.D学长·2023-10-20 15:50

【量化交易笔记】9.量化投资理论及一般流程

前言在第7篇文章中指出，量化交易的主要有两方面应用，基于的数据主要是两个类型，如前面讲的用之前的数据预测股价，这类数据我们可归为纵向研究数据，又称时间序列数据，另一类是横截面数据，以称截面数据，即在一个时间节点上的数据

cndrip·2023-10-20 14:08

使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现

我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验，并且进行可视化让我们看看下面的时间序列:如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇

deephub·2023-10-20 10:11

Pandas中DataFrame基本函数使用

属性和数据3类型转换4索引和迭代5二元运算6函数应用&分组&窗口7描述统计学8从新索引&选取&标签操作9处理缺失值10从新定型&排序&转变形态11Combining&joining&merging12时间序列

三少的笔记·2023-10-20 07:15

基于LSTM时间序列预测（简单又好用）无脑代码

#基于LSTM时间序列预测（简单又好用）无脑代码，这里是列表文本使用很简单，跟着注释和使用手册用就行.简介：1、单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构，单输出

思考实践·2023-10-20 03:37

【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路

【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路一、思路拿第34期的棕熊算法举例：优化途径：（一）种群初始学习改进（1）反向学习(OBOA)（2）准反向学习

随风飘摇的土木狗·2023-10-20 00:30

R实战 | NGS数据时间序列分析(maSigPro)

R实战|NGS数据时间序列分析(maSigPro)[图片上传失败...(image-5355e7-1653975368931)][图片上传失败...

木舟笔记·2023-10-19 04:05

（四）指标类型(计数器Counter、测量Gauge、直方图Histogram、摘要Summary) | 普罗米修斯（Prometheus）

Prometheus服务器尚未使用类型信息，并将所有数据扁平化为无类型的时间序列。这在未来可能会改变。

程序员阿超的博客·2023-10-19 02:48

《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》论文解读

基于时空图采用GraphWaveNet建模，其能够有效的处理大范围时间序列的时空图数据。在该模型架构中，主要包括两个模块，分别为GCN和TCN。两个模块融合获取时间空间的依赖关系。

Winner3·2023-10-19 00:12

【论文笔记】Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

现有方法对捕获时间趋势不是很有效，因为RNN和CNN不能捕获长时间序列。GWN是通过更新一个自适应依赖矩阵，从而来捕获隐藏的空间依赖。

lokol.·2023-10-19 00:10

论文笔记《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》

RNNs/CNNs等在捕获长程的时间序列时，效果不太好。

mintminty·2023-10-19 00:33

交通论文阅读：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

文章指出，现有的工作在固定的图结构上提取空间特征，认为实体间的关系是预先定义好的，这些方法不能有效地去捕捉时间趋势，RNN和CNN的方法不能处理长时间序列。

Bruce-XIAO·2023-10-19 00:30

时间序列预测 Graph-WaveNet：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

Graph-WaveNetGraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling1.概述2.提出问题&解决策略&模型结构3.实验结果**GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling**1.概述时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋势的一项重要任务。现有的方法大多捕获固定图结构上的空间依赖，假设

苹果就叫不呐呐·2023-10-19 00:58

随机过程（上）：马尔可夫链

随机过程是数学专业非常经典的一门课，在很多领域都有应用，之前谈论过的时间序列分析也和这门课息息相关，没想到这学期又遇上了，趁着期末复习简单总结一下，只是整理一下概念，所以就不深入进行推导了。

JessssseYule·2023-10-19 00:45

Pandas数据处理

3.5具体缺失数据统计代码3.6missingno库分析可视化缺失值4缺失值删除（1）按行删除（2）dropna函数的参数（3）按列删除：当一列包含了很多缺失值时（如超过80%）5.缺失值填充5.1非时间序列

暖风吹过的夏天·2023-10-18 23:30

金融计量学第2课堂-金融时间序列线性模型

量化策略开发，高质量社群，交易思路分享等相关内容一、相关性和平稳性1、相关性（1）皮尔森相关系数皮尔森相关系数是最常见、最常用的一个相关系数计算方法。作为衡量两个随机变量x和y线性相关程度的重要指标，在这里不再赘述。（2）斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是基于随机变量秩的相关系数，该方法基于秩的理论，不需要假设变量之间是线性关系，也不需要对原始数据直接进行计算，而是将原始数据的秩作为变量计算斯皮尔

松鼠宽客·2023-10-18 15:29

Detecting Multivariate Time Series Anomalies with Zero Known Label（论文翻译）

零已知标记的多变量时间序列异常检测目录摘要简介相关工作时间序列异常检测图结构学习异常检测的归一化流程准备标准化流程方法数据准备整体结构基于自我注意的图结构学习时空条件实体感知规范化流程联合优化异常检测和解释异常检测异常解释实验设置数据集实现细节评估指标

Austismes·2023-10-18 12:24

保序回归与金融时序数据

例如，时间序列数据、评级数据或排序数据等。2.无噪声数据：如果数据中存在噪声，即一些离群点或错误标记的数据点，保序回归可能会受到这些异常值的干扰。因此，保序回归更适用于相对干净且有序的数据。3.

bboysky45·2023-10-18 10:40

GEE——利用map函数获取指定时间范围内年份月份日期内的所有影像并求降水平均值

简介：本教程的主要目的就是获取长时间序列指定日期的降水平均值，也就是气象卫星每天具体小时的平均降水量，所使用的降水数据为全球预报系统（GFS）是由美国国家环境预报中心（NCEP）制作的天气预报模式。

此星光明·2023-10-18 08:56

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