Prophet时间序列第28页

Prometheus：优秀和强大的监控报警工具

的底层技术和原理数据模型数据采集数据存储查询语言数据可视化Prometheus的部署Prometheus的使用配置数据采集目标查询监控数据设置警报规则查看数据可视化总结概述Prometheus是一款开源的监控和警报工具，用于收集和存储系统和应用程序的时间序列数据

刘刘刘刘刘先生·2023-10-13 23:36

AR(I)MA时间序列建模过程——步骤和python代码

（1）异常值3waystoremoveoutliersfromyourdata提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法，作者认为移动中位数的方法最

499650021·2023-10-13 22:20

机器学习算法概述

基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05决策树：06随机森林4降维有监督降维无监督降维5时间序列

uuddoop·2023-10-13 22:49

ARIMA步骤浅析

模型选择做时间序列的预测，拥有许多方法，从简单的说起，有线性回归法、灰色预测模型，arma方法，还有最近因机器学

laoda_fighting·2023-10-13 22:12

基于统计学库statsmodel实现时间序列预测

数据探索与清洗2.假设检验：平稳性检验3.差分处理4.绘制ACF与PACF图像，完成模型选择4.建立ARIMA和SARIMA模型5.解读summary6.确定最终的模型ARIMA模型在统计学上的三大基本假设：时间序列具有平稳性

talle2021·2023-10-13 22:07

数学建模——平稳时间序列分析方法

目录1、平稳性的Daniel检验（1）Spearman相关系数假设检验（2）时间序列平稳性的Danniel假设检验案例【模型分析】1、原始数据at的平稳性检验2、一阶差分序列的平稳性检验3、二阶差分序列的平稳性检验

七七喝椰奶·2023-10-13 21:51

2021-07-06

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（第一部分——利用GAN生成合成数据）（本文基本是对Jasen的《MachineLearningforAlgorithmicTrading》第二版的第21

White_River·2023-10-13 16:13

基于时空RBF神经网络的混沌时间序列预测（RBF-NN）

目录摘要：主要内容：普通RBF：时空RBF结构：时间序列预测效果：部分代码：完整Matlab代码+数据：摘要：提出了一种用于混沌时间序列预测的RBF神经网络的时空扩展。

神经网络与数学建模·2023-10-13 10:59

相空间重构matlab代码

相空间重构是一种用于从时间序列中恢复系统动力学特征的方法。它可以将高维时间序列数据转换为低维表示，以便更好地理解和分析系统的行为。

红色荷包蛋·2023-10-13 09:55

混沌时间序列的几个例子

最近在研究混沌时间序列，想了解基本知识，看的一本书叫做《混沌时间序列分析及其应用》（作者：吕金虎）（是中文书籍，不是翻译的书籍）书中第二章混沌动力学提到了几个典型的混沌的例子1.虫口模型Logistics1.1

彩陶瓜·2023-10-13 09:44

C-C 法混沌时间序列 Matlab与Python代码

混沌时间序列简单的来讲，就是处于混沌系统的时间序列，这是可以预测的。理论上来说，一个非线性复杂的现实环境中，时间序列是不可预测的，或则说预测的结果是不可信的。

Walker@Bruce Lee·2023-10-13 09:08

【无标题】

10121.用于评估三相径向网络上DER配置稳定性的可视化工具10223.混合电能存储系统10224…电动汽车充放电优化调度10225.用于电力消耗预测的回归卷积神经网络和支持向量回归模型10226…时间序列预测的深度学习

weixin_39965612·2023-10-13 09:36

自编码器Auto-Encoder

在时间序列异常检测场景下，异常对于正常来说是少

llurran·2023-10-13 06:48

长短期记忆网络（LSTM）

这种网络与一般的前馈神经网络不同，LSTM可以利用时间序列对输入进行分析。

llurran·2023-10-13 06:47

数据分析实战——货币分析与预测

目录一、比特币分析与预测1.前置准备2.比特币价格变化趋势分析3.稳定性检测与时间序列检测4.数据变化5.模型分析6.残留物分析7.预测二、参考资料总结梗概本篇博客主要通过几个实例（不断更新，欢迎关注！

@李忆如·2023-10-12 21:28

时间序列：时间序列模型---随机游走过程（The Random Walk Process)

随机游走过程是AR(1)序列，而且,时间序列在时刻的值为：随机游走过程本质上是到当前时间为止所有白噪声实现(whitenoiserealization)的简单求和。

bluepomelo·2023-10-12 21:35

可交易性（tradability)检验即协整性检验：线性关系

两个时间序列的线性关系表示为：左边是两个时间序列的线性组合。是协整系数。右边是残差序列（residualseries),表示为由两部分组成。

bluepomelo·2023-10-12 21:35

时间序列-协整与误差修正模型

经典回归模型是建立在稳定数据变量基础上的，对于非稳定变量，不能使用经典回归模型，否则会出现虚假回归等诸多问题。由于许多经济变量是非稳定的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。但是，如果变量之间有着长期的稳定关系，即它们之间是协整的，则是可以使用经典回归模型方法建立回归模型的。例如，中国居民人均消费水平与人均GDP变量的例子中：因果关系回归模型要比ARMA模型有更好的预测功能，其原因在于，从经济

凡有言说·2023-10-12 21:51

回归预测、分类预测、时间序列预测都有什么区别?

回归预测、分类预测和时间序列预测都是统计和机器学习领域中的预测任务，它们在问题设置和解决的方式上有一些关键区别：回归预测：回归预测用于预测连续数值的输出，通常是实数。

XF鸭·2023-10-12 20:16

第六章

六、气候序列周期提取方法近年来，提取时间序列振荡周期的统计方法十分迅速，从周期图，方差分析到连续谱分析。

啵啵能量星·2023-10-12 17:55

【金融风险管理】python进行动态波动率的计算和时间序列的预测

文章目录概述一、数据整理1.时间格式转换2.训练集和测试集3.原始股票对数收益率数据展示二.朴素法1.计算即可视化2.RMSE检测3.ADF平稳性检测三.简单平均法1.概述四.简单移动平均法1.概述2.5日，10日，15日简单移动平均法3.RMSE检验4.ADF平稳性检验五.指数平滑法1.概述2.一次指数平滑法2.二次指数平滑法3.三次指数平滑法总结概述根据前一篇文章算计算出来的股票对数收益率，我

Christ1018·2023-10-12 15:54

复杂网络 | 利用复杂网络预测城市空间流量

文章目录效果一览文章概述导入必要的包读取时间序列数据,并使用日期做索引将时间序列进行可视化展示取一年的数据进行分析将数据分布进行可视化展示画移动平均图n代表滑动窗口的大小向前差分法去趋势化线性回归方法去趋势化拟合模型的线性趋势将拟合得到趋势进行可视化

算法如诗·2023-10-12 15:05

股票价格预测 | Python基于RNN及股票预测实战

循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。

算法如诗·2023-10-12 15:54

循环神经网络时间序列预测

循环神经网络时间序列预测循环神经网络用于时间序列预测比较好，先使用股票价格数据集来理解和掌握该算法。

海绵波波107·2023-10-12 13:03

初识搜索引擎 —— ElasticSearch

LibanaKibana是一种数据可视化和挖掘工具，可以用于日志和时间序列分析、应用程序监控和运营智能使用案例。Kibana提供了强大且易用的功能，例如直方图、线形图、饼图、热图和内置的地理空间支持。

programming_rooike·2023-10-12 11:39

LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测计算机竞赛

Mr.D学长·2023-10-12 06:37

Python_20_Pandas_04_时间对象

20.4.1时间对象处理时间序列类型：时间戳：特定时刻固定时期：如2017年7月时间间隔：起始时间—结束时间序号对象示例1Python标准库处理时间对象datetime2灵活处理时间对象dateutildateutil.parser.parse

抚水青遥·2023-10-12 05:27

python做时间序列分析如何把日期格式化_Python处理时间序列常用方法汇总

1.获取当前时刻时间返回当前时刻的日期和时间：fromdatetimeimportdatetimeprint(datetime.now())分别返回当前时刻的年月日：fromdatetimeimportdatetimeprint(datetime.now().year)print(datetime.now().month)print(datetime.now().day)返回当前时刻的周数：fro

weixin_39784460·2023-10-12 05:27

Transformer模型 | Python实现基于LSTM与Transfomer的股票预测模型（pytorch）

文章目录效果一览文章概述LSTM模型原理时间序列模型从RNN到LSTMLSTM预测股票模型实现结语程序设计参考资料效果一览文章概述基于LSTM与Transfomer的股票预测模型股票行情是引导交易市场变化的一大重要因素

算法如诗·2023-10-12 00:36

TIME-LLM: TIME SERIES FORECASTING BY REPROGRAMMING LARGE LANGUAGE MODELS

time-llm:通过重新编程大型语言模型来预测时间序列摘要1引言2相关工作3方法4主要结果5结论和未来工作摘要时间序列预测在许多现实世界的动态系统中具有重要意义，并得到了广泛的研究。

UnknownBody·2023-10-11 20:39

预测——时间序列分析

1、作用ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。

路Louis·2023-10-11 12:54

数学建模学习记录——时间序列

数学建模学习记录——时间序列一、基本概念二、时间序列分解时间序列的数值变化规律Spss处理时间序列中的缺失值Spss软件定义时间变量时间序列图（时序图）季节性分解结果解读画出分解后的时序图三、建立时间序列分析模型指数平滑模型

学习语言的小怪兽·2023-10-11 12:54

时间序列R语言操作——非平稳时间序列变平稳

确定性趋势的删除——趋势拟合法2、随机趋势的删除——差分法3、未知趋势的删除——平滑法1.移动平均法2.指数平滑法4、季节性1.Method1:减掉趋势成分后取平均2.Method2：使用哑元变量做回归分析前言时间序列为什么要平稳后建模

drj御用programmer·2023-10-11 12:24

2021美赛F题——5,6题时间序列分析

由于博主最近在学清风老师的时间序列分析，看了别人美赛F题的讲解，觉得可以实践一下文章目录F题翻译前言一、之前的准备工作二、时间序列预测得分1.定义日期与时间2.时间序列分析步骤3.预测结果分析总结F题翻译问题

奶茶收割机.·2023-10-11 12:52

数学建模——灰色预测

在建立灰色预测模型之前，需对原始时间序列进行数据处理，经过数据预处理后的数据序列称为生成列。灰色系统常用的数据处理方式有累加和累减两种，通常用累加方法。

qq_40870387·2023-10-11 12:52

数学建模——确定性时间序列分析方法

介绍将预测对象按照时间顺序排成一组序列，称为时间序列。从时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，这就是时间序列预测法。时间序列模型，其实也是一种回归模型。

七七喝椰奶·2023-10-11 12:47

Prometheus规则定义及基于docker简单邮箱钉钉服务发现

记录规则文件用于定义Prometheus中的记录规则，即根据现有的指标数据生成新的时间序列数据grafana启动Alertmanager的介绍告警功能概述Prometheus监控系统的告警逻辑启动Alertmanager

老wang你好·2023-10-11 12:36

【深度学习】Coursera的TensorFlow课程练习题精华部分

：www.kesci.com该系列课程共分为4个专项一、人工智能、机器学习和深度学习的TensorFlow简介二、TensorFlow中的卷积神经网络三、TensorFlow中的自然语言处理四、序列、时间序列与预测原教程链接在此

风度78·2023-10-11 08:02

R语言实现向量自回归和误差修正模型——附实战代码

向量自回归（VAR）模型和误差修正模型（ECM）是时间序列分析中常用的两种模型，它们用于研究多个变量之间的动态关系。

带我去滑雪·2023-10-11 04:02

Greykite模型的优化调参

你可以使用PROPHET或SILVERKITE模型，本文注重介绍SILVERKITE模型。

马修的小腿·2023-10-11 04:43

时间序列模型评估指标

Reference深度学习——时间序列模型评价指标总结_水龙吟唱的博客-CSDN博客_时间序列预测评价指标机器学习中的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE_府学路18号车神的博客-

思考实践·2023-10-11 01:13

InsCode AI 创作助手

可以用来表示各种各样的数据，如图像、声音、文本、时间序列等等。2.Graph：TensorFlow的计算模型，由一系列操作组成。Graph描

m0_58690030·2023-10-11 01:08

基于self-attention的GRU时间序列预测Python程序

基于self-attention的GRU时间序列预测Python程序特色：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4、多个评估指标（MAE,MSE,R2

黑科技小土豆·2023-10-10 20:51

利用动态时间规整（DTW）技术实现对机械寿命预测（基于NASA C-MAPSS数据的剩余使用寿命RUL预测，Python代码，DTW不属于深度学习，但预测效果更容易被解释）

DTW内容动态时间规整（DTW）是机器学习和时间序列分析的一部分。DTW是一种用于测量两个时间序列之间相似度的技术。它可以用于时间序列分类、聚类、匹配等机器学习任务中。DTW的主要思想是考虑

深度学习的奋斗者·2023-10-10 20:21

ELM-Adaboost 基于极限学习机的Adaboost的时间序列预测算法，集成学习/增强学习MATLAB程序

matlab科研助手·2023-10-10 13:17

RF-Adaboost 基于随机森林的Adaboost的时间序列预测算法，集成学习/增强学习MATLAB程序