Prophet时间序列

金融时间序列模型

金融时间序列模型是用于分析和预测金融市场数据中的时间序列的统计模型。这些模型基于金融市场数据的历史走势，通过考虑时间的因素来揭示和捕捉市场的规律和趋势。
抱抱宝·2023-10-09 02:08

05对英国房屋价格建模并预测(时间序列分析)

时间序列分析研究的是按时间顺序收集的数据。相邻的观测数据通常相互依赖。因此，时间序列分析的技术需要处理这种相依性。首先，我们考虑如何在R中存储和处理时间序列。
Jachin111·2023-10-08 20:10

TDengine+OpenVINO+AIxBoard，助力时序数据分类

时间序列数据分析在工业，能源，医疗，交通，金融，零售等多个领域都有广泛应用。其中时间序列数据分类是分析时序数据的常见任务之一。
涛思数据（TDengine）·2023-10-08 17:00

2021-01-25

每张表都有不同的解读方法，但是整体而言，“反常必妖”是观察几张表的着眼点：和其他表不能铆合的、时间序列上有异常趋势的，都值得多加注意。
9ce517ee104c·2023-10-08 12:46

python中datetime和字符串相互转换

时间序列（timeseries）数据是一种重要的结构化数据形式，在进行时间序列问题分析时，通常需要将字符串和datetime类型相互转换，本文分享他们之间相互转换的集中常用方法（主要用到的库有datetime
半夏0921·2023-10-08 12:21

【Python&RS】基于Python批量下载哨兵二号数据

但如果一幅一幅去下载影像实在是太慢了，特别是如果需要研究长时间序列的影像，那下载数据就成了最痛苦的环节了。
RS迷途小书童·2023-10-08 10:02

其他笔记 - InfluxDB与MongoDB的对比

InfluxDB与MongoDB对比文章来源:本文将比较InfluxDB与MongoDB在常见时间序列工作负载下的性能和特性，特别是两者在数据传输率，磁盘上数据压缩率和查询性能上的差异。
canmoumou·2023-10-08 09:45

第85步 时间序列建模实战：CNN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CNN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。数据为江苏省2004
Jet4505·2023-10-08 05:37

第83步 时间序列建模实战：Catboost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Catboost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。数据为江苏
Jet4505·2023-10-08 05:07

第84步 时间序列建模实战：Xgboost回归建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面这一期，我们介绍老朋友Xgboost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
Jet4505·2023-10-08 05:07

第86步 时间序列建模实战：Transformer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Transformer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
Jet4505·2023-10-08 05:33

【数据分析】时间序列

UTC时间：时间戳是以格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒为基准计算所经过时间的秒数，是一个浮点数。Python的内置模块time和datetime都可以对时间格式数据进行转换，如时间戳和时间字符串的相互转换。报错记录：ARhasbeenremovedfromstatsmodelsandreplacedwithstatsmodels.tsa.ar_model.AutoReg.sta
JaxHur·2023-10-07 21:32

时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-LSTM时间序列预测

时序预测|MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-LSTM时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-LSTM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ICEEMDAN-IMPA-LSTM
机器学习之心·2023-10-07 14:27

时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测

时序预测|MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-GRU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ICEEMDAN-IMPA-GRU
机器学习之心·2023-10-07 14:25

1.26

面板数据处理步骤1.输入数据(最基本的操作，这个数据的输入与时间序列和截面应该不一样)2.单位根检验3.协整检验4.根据上面测出来的效果，选择面板数据处理的模型(四种)5.回归分析这是我今天看的和自己总结的
S小石匠·2023-10-07 13:25

精选 | 2018年4月R新包推荐

本文主要包括以下几个类别：计算方法、数据、数据科学、机器学习、音乐、科学、统计、时间序列、工具和可视化等.一.计算方法diffeqr:支持对微分方程计算
黄小伟Yeah·2023-10-07 03:32

pandas 笔记：asfreq

1方法介绍asfreq是一个在Pandas时间序列数据分析中常用的方法。这个方法主要用于改变时间序列的频率。
UQI-LIUWJ·2023-10-07 02:06

时间序列常用数据处理

1.组合技巧Compose1.2实例应用及其解释#用于组合多个数据处理方法classCompose(object):def__init__(self,transforms):self.transforms=transformsdef__call__(self,seq):fortinself.transforms:seq=t(seq)returnseq这段Python代码定义了一个名为`Compos
Top Secret·2023-10-07 00:41

Google Earth Engine（GEE）——计算水体面积提取2013-2020年青海湖面积的为例

今天我们要做的就是计算青海湖面积长时间序列的分析，这里用到的一点过就是用mask建立一个常量影像，然后淹没掉NDVI大于0的部分，剩下的部分就可以作为估算的面积，这里是反向操作就是把NDVI小于0的分布来进行分析
此星光明·2023-10-06 22:08

一文读懂“指数平滑模型”

针对时间序列的预测，常用方法包括灰色预测，指数平滑或ARIMA模型。灰色预测和指数平滑常用于数据序列较少时使用，且一般只适用于中短期预测。
spssau·2023-10-06 21:58

推荐 ：利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型（附Python和R代码）

当然是时间序列建模。从预测产品
数据分析v·2023-10-06 21:57

一文概览时间序列

原创：张春阳用这些模型扩展你的时间序列库Regularizing,Bagging,Stacking时间序列数据通常有四个组成部分：AutoregressionSeasonalityTrendResidual
笑傲NLP江湖·2023-10-06 21:26

一文搞懂时间序列ARIMA模型

2.1Order：差分的阶数2.2Lag：差分的滞后2.3滞后运算/滞后算子/延迟算子2.4关于差分的两个误解3ARIMA的平稳性4ACF与PACF5时序模型的选择与评估5.1超参数p、q、d的确定5.2时间序列的评估指标
talle2021·2023-10-06 21:55

tensorflow--循环神经网络RNN

循环核具有记忆力，通过不同时刻的参数共享，实现了对时间序列的信息提取循环核2.png可以通过设定记忆体的个数，改变记忆容量。
tu7jako·2023-10-06 20:36

高速公路堵车动力学

S/ttrace图可以分析牛顿力学时间序列的一切。
dog250·2023-10-06 16:28

python时间序列预测股票走势

数据源来自“tushare”的包，安装方法参考如下链接：https://pypi.org/project/tushare/提示：这只是个训练模型，技术不具备实际意义，入市需谨慎。首先调用tushare包importtushareastsimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt查自己比较感兴趣的股票，这里我查找的是新能源/燃料电池/氢燃料，在数据库里查
在做算法的巨巨·2023-10-06 05:39

GEE15：获取不同遥感指数的时间序列及不同指数间的关系

GEE1.不同遥感指数间的时间序列分析2.不同指数之间的关系1.不同遥感指数间的时间序列分析  GPP数据在一定程度上和植被指数（如NDVI和EVI）有着显著的相关性，那么其相关性如何？
Amyniez·2023-10-06 04:14

GEE16: 区域日均降水量计算

Precipitation1.区域日均降水量计算2.降水时间序列3.降水数据年度时间序列对比分析1.区域日均降水量计算今天分析一个计算区域日均降水量的方法：数据信息：  ClimateHazardsGroupInfraRedPrecipitationwithStationdata
Amyniez·2023-10-06 04:44

ApacheCN 深度学习译文集 20201218 更新

集成学习的预测分析7通过无监督学习检测模式8构建推荐系统9逻辑编程10启发式搜索技术11遗传算法和遗传编程12云上的人工智能13使用人工智能构建游戏14构建语音识别器15自然语言处理16聊天机器人17序列数据和时间序列分析
布客飞龙·2023-10-06 03:55

Wrist PPG数据集

**光学信号数据：**这是通过腕部光学心率传感器收集的数据，通常是包含时间序列的光脉搏
末世灯光·2023-10-06 00:22

计算机竞赛 题目：基于LSTM的预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测

文章目录0简介1基于Keras用LSTM网络做时间序列预测2长短记忆网络3LSTM网络结构和原理3.1LSTM核心思想3.2遗忘门3.3输入门3.4输出门4基于LSTM的天气预测4.1数据集4.2预测示例
Mr.D学长·2023-10-05 17:53

时序分解 | Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解

时序分解|Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解目录时序分解|Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-10-05 16:01

时序预测 | MATLAB实现EMD-iCHOA+GRU基于经验模态分解-改进黑猩猩算法优化门控循环单元的时间序列预测

时序预测|MATLAB实现EMD-iCHOA+GRU基于经验模态分解-改进黑猩猩算法优化门控循环单元的时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现EMD-iCHOA+GRU基于经验模态分解-改进黑猩猩算法优化门控循环单元的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·2023-10-05 16:28

Python数据分析7——pandas时间序列

目录datetime数据类型datetime操作datetime.now()timedelta()字符串转换为datetimedatetime转换为字符串时间序列前言时间序列基础时间序列介绍生成时间序列函数时间序列的索引及选择数据含有重复索引的时间序列移位日期重采样重采样介绍将索引转换为时间序列
彩色的泡沫·2023-10-05 15:16

Python数据攻略-Pandas时间序列数据处理

时间序列数据是一种特殊类型的数据，它按照时间的顺序排列。可以把时间序列数据想象成一个简单的日记或者时间线。在这种数据中记录了某个或多个变量随时间的变化。
Mr数据杨·2023-10-05 15:12

Python数据攻略-Pandas与金融数据分析

在这篇文章里将使用Pandas库来进行金融数据分析，特别是时间序列数据的处理、金融指标的计算以及风险和收益的分析。
Mr数据杨·2023-10-05 13:58

Windows系统安装Prophet经验

Prophet是Facebook开源的一款基于Python和R语言的数据预测工具，Prophet意即先知，取名非常直白。
暮霭天阔·2023-10-05 12:25

Task4模型调参

学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证
酱油啊_·2023-10-05 00:43

长时序栅格数据缺失值插补

简介在时间序列分析中，「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。“奇异谱分析”这个名称涉及协方差矩阵的奇异值分
碧血洒长空·2023-10-04 20:48

【Python零基础入门】基础|Pandas常用知识点汇总

它提供了数组的操作，定义了处理数据的基本结构，并且赋予了它们促进操作的方法，例如：读取数据、调整索引、使用日期和时间序列、排序、分组、一般数据调整、处理缺失值等等。
程序员迪迪·2023-10-04 20:07

时间序列预测 | 时间序列预测模型

文章目录文章概述模型分类参考资料文章概述时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点的集合，这些数据点通常是在连续的时间间隔内收集的。
码农腾飞·2023-10-04 14:09

第82步 时间序列建模实战：LightGBM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LightGBM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。数据为江苏
Jet4505·2023-10-04 10:20

多维时序预测 | Matlab基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测，LSTM-Attention预测

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多维时序预测|Matlab基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测，LSTM-Attention预测评价指标包括
前程算法屋·2023-10-03 10:11

长安汽车*IoTDB | 构建1.5亿时间序列车况数据处理方案，查询稳定实现毫秒级返回...

本文采访自：长安汽车长安汽车业务场景重庆长安汽车股份有限公司是中国汽车四大集团阵营企业，是一家开发、制造、销售全系列乘用车和商用车的汽车公司，其主要产品有全系列乘用车、小型商用车、轻型卡车、微型面包车和大中型客车，全系列发动机等。长安汽车始终以“引领汽车文明，造福人类生活”为使命，以客户为中心，以产品为主线，持续提供高品质的产品和服务，奋力推进第三次创业——创新创业计划，向智能低碳出行科技公司转型
Apache IoTDB·2023-10-03 09:58

WSDM顶会 & 爱奇艺 - 基于时间序列和多模型融合的用户留存预测挑战赛

ps：冠军团队方案，本文只复刻了冠军方案特征工程和机器学习部分，无涉及深度学习部分。文章目录1.赛题引入1.1赛题描述1.2数据描述1.3评价指标1.4数据集解释2.特征工程2.1数据表1-用户登陆数据：app_launch_logs.csv2.2数据表2-用户观看视频时长和数目特征：user_playback_data.csv2.3数据表3-用户画像数据：user_portrait_data.c
talle2021·2023-10-03 07:29

时间序列-AR模型与MA模型的原理与实现

文章目录1自回归模型ARModel1.1自回归模型vs多元线性回归模型1.1.1线性回归1.1.2AR(1)模型1.1.3AR(p)模型1.2AR建模问题2移动平均模型MAModel2.1MA模型的数学表示2.1.1MA(1)模型2.2.2MA(q)模型2.2MA建模问题ARIMA模型是AR模型（自回归模型）与MA模型（移动平均模型）结合后诞生的模型，因此在理解ARIMA之前，必须先理解AR与MA
talle2021·2023-10-03 07:29

Grander因果检验（格兰杰）原理+操作+解释

【传送门】前沿原理介绍Grander因果检验是一种分析时间序列数据因果关系的方法。
Wency(王斯-CUEB)·2023-10-03 05:32

LSTM+CRF模型

今天讲讲LSTM和CRF模型，LSTM（长短期记忆）是一种特殊的循环神经网络（RNN）模型，用于处理序列数据、时间序列数据和文本数据等。
『六道』·2023-10-03 05:32

python时间序列缺失值_Python时间序列缺失值的处理方法（日期缺失填充）

前言因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题，其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料，耗费了我一晚上工作时间，所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考指正
weixin_39980903·2023-10-03 02:41

第81步 时间序列建模实战：Adaboost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AdaBoost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。数据为江苏
Jet4505·2023-10-02 18:24
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