Prophet时间序列第31页

ARIMA 报错arima Given a pandas object and the index does not contain dates

问题分析需要导入statsmodels.api.tsa.ARIMA由于statsmodels版本陈旧，不支持不包含时间序列的数据，因此提示需要加入时间序列。

chari克里·2023-09-26 17:22

k8s监控实战-部署prometheus

容器的特殊性，传统的zabbix无法对k8s集群内的docker状态进行监控，所以需要使用prometheus来进行监控prometheus官网：官网地址1.1Prometheus的特点多维度数据模型,使用时间序列数据库

qq_43076479·2023-09-26 17:13

python garch模型 forecast_python - 使用GARCH模型进行滚动预测 - 堆栈内存溢出

到目前为止，这是我的代码，该模型适用于直到我拥有的最后30天数据的股票回报的整个时间序列。然后

weixin_39828956·2023-09-26 15:13

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室·2023-09-26 15:12

时间序列分析波动性预测GARCH模型

GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型是一种常用于预测金融时间序列波动性的统计模型。

Aresiii·2023-09-26 15:41

多变量时间序列的预测和建模指南（附Python代码）

时间序列建模是一种强大的技术，是理解与预测趋势和模式的门户。但是即使是时间序列模型也有不同的方面。我们在Web上看到的大多数例子都是用单变量时间序列来处

gool奇米·2023-09-26 15:41

基于MODWT-WRA对BCOMTR指数进⾏股票溢价预测

本文针对从Bloomberg上下载的54个指数日交易收盘价数据，利用Python3.8，在jupyternootbok上进行各指数溢价的测算，并结合modwtwra对溢价时间序列进行预测和分析。

celiaweiwei·2023-09-26 15:41

金融时间序列分析：Python基于garch模型预测上证指数波动率、计算var和var穿透率、双尾检验

目录一、收益率波动效应的分析1.1收益率序列平稳性检验1.2建立AR(p)模型1.3Ljung-Box混成检验残差序列的相关性，判断是否有ARCH效应1.4建立ARCH模型二、GARCH模型与波动率预测2.1建立GARCH模型2.2波动率预测三、正态分布的假设下通过波动率计算VaR四、厚尾分布的假设下通过波动率计算VaR五、同在一坐标系中画出股票的损失率图形及VaR图形六、正态分布及厚尾分布下的V

celiaweiwei·2023-09-26 15:10

多维时序 | MATLAB实现GA-BP多变量时间序列预测(遗传算法优化BP神经网络)

多维时序|MATLAB实现GA-BP多变量时间序列预测(遗传算法优化BP神经网络)目录多维时序|MATLAB实现GA-BP多变量时间序列预测(遗传算法优化BP神经网络)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·2023-09-26 11:40

多维时序 | MATLAB实现PSO-BP多变量时间序列预测(粒子群优化BP神经网络)

多维时序|MATLAB实现PSO-BP多变量时间序列预测(粒子群优化BP神经网络)目录多维时序|MATLAB实现PSO-BP多变量时间序列预测(粒子群优化BP神经网络)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·2023-09-26 11:39

基于粒子群算法优化长短期神经网络的时间序列预测，PSO-LSTM的时间序列预测，粒子群算法详细原理，LSTM原理

目录完整代码，数据，注释下载链接：基于粒子群算法优化长短期神经网络lstm的时间序列预测,PSO-LSTM(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-26 10:45

SAS学习14、15（生存分析、lifereg过程、lifetest过程、phreg过程、时间序列、arima过程）

生存分析cox可以用在金融等行业lifereg过程response是因变量，censor是标识是否是截尾数据，list中是终值的标记是哪些数据censor是标识截尾值，当t<0的时候，censor等于1右终检值就是知道生存了x天以上，但具体多少不知道左终检值就是知道生存了x天以下，但是具体多少不知道区间终检值是知道在一个区间内下面的结果可以看到只有第一个和最后一个相关性比较大简化以后：在测试集上的

Zephyr丶J·2023-09-26 10:44

GEE图表——趋势线图表的加载和展示包含纵坐标间隔的设定（以某区域年均降水总量为例）

在这里，我们利用降水数据的时间序列，将其汇总为年降水量，然后显示一条线性趋势线，以显示该地区的降水量是在增加还是在减少。下面是应用于时间序列图表的样式选项：vAxis.ticks：设置Y轴的刻度位置。

此星光明·2023-09-26 08:08

腾讯mini项目-【指标监控服务重构】2023-08-29

Prometheus官方提供的可以聚合指定时间区间内的聚合函数，所以自己对接Prometheus的api来聚合指定容器的cpu_avg、cpu_99th、mem_avg实现成功后对接小组成员测试完提供的时间序列和相关容器

奥库甘道夫·2023-09-26 08:39

Forecasting：Principles and Practice 读书小笔记(二)

预测未来值等于历史值的平均值meanf(y,h)#ycontainsthetimeseries#histheforecasthorizon2.NaiveMethod傻瓜法：预测未来值等于最后一个样本【对经济、金融时间序列适用

YuxinWang_4491·2023-09-26 05:54

电池寿命预测（Python代码，K最近邻回归模型（KNN）、支持向量机回归模型（SVM）和随机森林回归模型（Random Forest）三种模型,添加了中文注释）

csv文件数据是来自名为'HNEI_18650_NMC_LCO_25C_0-100_0.5/1.5C_'的时间序列。

深度学习的奋斗者·2023-09-26 04:18

机器学习笔记七-----------------使用Prophet（时间序列模型）预测家用电量的数据的笔记一------数据集解析

一，数据集的下载其实家庭用电量预测仅仅是个“引子”，如果有电网数据的话，可以开发适合业务需求的模型，比如通过预测各时段各区域的用电量来协助电网更好地实现电能调度；除此之外，还可以用于发电量预测，比如光伏电站、风力发电站、水电站发电量预测…等等。模型一般不是问题，关键在数据和数据处理。数据集名称为：IndividualhouseholdelectricpowerconsumptionDataSet，

YOULANSHENGMENG·2023-09-26 04:48

忠教·2023-09-26 01:00

R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化|附代码数据

从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。

·2023-09-26 00:17

SpringBoot集成prometheus

1、Prometheus1）介绍Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，基于应用的metrics来进行监控的开源工具。

xidianzxm·2023-09-25 13:41

时间序列信号处理（三）——局部均值分解LMD的python实现

1、介绍局部均值分解（LMD）作为近年来出现的一种新的自适应时频分析方法，能够依据信号的自身特点将复杂的多分量调幅调频信号分解为有限个的单分量调幅调频信号之和，进而求取瞬时频率和瞬时幅值并进行组合，从而得到原始信号的完整时频特征。2、LMD的实现步骤：首先求出局部均值函数：设信号为x(t)，找出其每一个局部极值点，求出所有的两个相邻局部极值点的均值，记为；将所有的在对应极值点时刻进行直线延申，采用

似水不惧·2023-09-25 03:08

SpringBoot+Prometheus采集Metrics指标数据

Metrics指标，从而实时了解应用的运行健康状态，通过promtheus服务提供数据收集与指标可视化方案；Metrics指标metrics指标表示应用程序代码运行中提供的多维度指标数据，每一条指标数据通常由时间序列及一组标签键值对结构数据组成

不会飞的小龙人·2023-09-25 03:10

2019-12-17-Pandas时间序列（1）

1.生成一段时间范围pd.data_range(start=None,end=None,periods=None,freq="D")start与end以及freq配合可生成start与end范围内以频率为freq的一组时间索引start与periods以及freq配合可生成从start开始的频率为freq的periods个时间索引关于频率的缩写可以使用pandas提供的方法将时间字符串转化为时间序

TonyRecording·2023-09-24 18:54

第74步时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-2（以决策树回归为例）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上一期，我们讲了多步滚动预测的第一种策略：对于重复的预测值，取平均处理。例如，（1,2,3）预测出3.9和4.5，（2,3,4）预测出5.2和6.3，那么拼起来的结果就是3.9,（4.5+5.2）/2,6.3。这一期，我们来介绍第二种策略：删除一半的输入数据集。例如，4,5由（1,2,3）预测，6,7由（3,4,5）预测，删掉输入数据（2,3,4）。2、多

Jet4505·2023-09-24 14:12

第73步时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-1（以决策树回归为例）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上一期，我们讲了单步滚动预测，一次只预测一个值。既然有单步，有没有多步呢？那肯定有，这一期来介绍多步滚动预测。然而，多步滚动模型也可以有不同的步骤，我会一一介绍。2、多步滚动预测vol-1顾名思义，多步滚动预测就是使用前n个数值去预测下m个数值。假设，n=3，m=2，那么，之前举的例子就变成：使用三个数据点（1,2,3）来预测第4个和第5个数据点（4，5）

Jet4505·2023-09-24 14:11

第75步时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-3（以决策树回归为例）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上两期，我们讲了多步滚动预测的第两种策略：对于重复的预测值，取平均处理。例如，（1,2,3）预测出3.9和4.5，（2,3,4）预测出5.2和6.3，那么拼起来的结果就是3.9,（4.5+5.2）/2,6.3。删除一半的输入数据集。例如，4,5由（1,2,3）预测，6,7由（3,4,5）预测，删掉输入数据（2,3,4）。没想到吧，还会有第三期。也是我突然记

Jet4505·2023-09-24 14:08

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测

机器学习之心·2023-09-24 12:57

如何将 Transformer 应用于时间序列模型

在机器学习的广阔前景中，transformers就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。自2017年创建第一个Transformer以来，Transformer类型呈爆炸式增长，其中包括ChatGPT和DALL-E等强大的生成式AI模型。虽然transformers在文本到文本或文本到图像模型中非常有效，但将transformers应用于时间

冷冻工厂·2023-09-24 07:09

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（SE

机器学习之心·2023-09-24 06:52

时间序列的平稳性检验方法汇总

时间序列平稳性检验方法，可分为三类：图形分析方法简单统计方法假设检验方法一、图形分析方法可视化数据可视化数据即绘制时间序列的折线图，看曲线是否围绕某一数值上下波动（判断均值是否稳定），看曲线上下波动幅度变化大不大

神出鬼没，指的就是我!·2023-09-24 06:41

计算最大回撤

2，…，n个数的和2、CUMPROD()依次给出前1，2，…，n个数的积3、CUMMAX()依次给出前1，2，…，n个数的最大值4、CUMMIN()依次给出前1，2，…，n个数的最小值2.示例构造一个时间序列的

六月闻君·2023-09-24 05:37

【全网首发】(MTS-Mixers)(Python)(Pytorch)最新由华为发布的时间序列预测模型实战案例(一)(包括代码讲解)实现企业级预测精度包括官方代码BUG修复Transform模型

目录引言下面来介绍一下时间序列预测模型代码地址代码讲解第一部分：第二部分开始训练开始预测引言上来不多说先上预测精度图，所有的预测都是基于未知的数据进行预测并不是训练预测！

Snu77·2023-09-23 21:50

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-09-23 21:19

Arxiv网络科学论文摘要21篇(2019-08-08)

使用呼叫详细记录的时间序列分析检测突发灾难后的国内流离失所者;通过使用呼叫详细记录分析国内流离失所者的移动情况，估算对自然灾害的抵御能力;二分网络的模块性和投影;考虑活动的人流显示了城市系统隐藏的功能组织

ComplexLY·2023-09-23 21:07

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测

机器学习之心·2023-09-23 20:14

TreNet：预测时序趋势

TreNet：预测时序趋势时序趋势Trend指的是时间序列未来是上升还是下降趋势，通常包括趋势的幅度和持续时间。

萧风萧雨·2023-09-23 17:35

2022-09-17

时间序列在经济领域的应用：https://www.investopedia.com/terms/t/timeseries.asp#toc-what-are-some-examples-of-time-seriesover

冷月墨兰·2023-09-23 12:44

【技术实现】如何通过seasonal_decompose库挖掘数据长期趋势，赋能业务决策？

除此之外，我们在工作中，常会选择时间维度，对数据进行分析，即时间序列分析。其范围涵盖多个方面：通过趋势

曾哥数据分析·2023-09-23 10:56

帮我讲解一下seasonal decompose这个函数

seasonal_decompose是一个时间序列分解函数，可以将一个时间序列分解为趋势、季节性和残留三部分。

战神哥·2023-09-23 10:55

时间序列_seasonal_decompose使用移动平均线进行季节性分解

在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose使用移动平均线进行季节性分解=============================================================所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差re

python机器学习建模·2023-09-23 10:23

python 时间序列分解案例——加法分解seasonal_decompose

加法分解模型1.2乘法分解模型1.3分析步骤二、案例2.1背景&数据&python包2.2分析过程一、模型简介1.1加法分解模型加法分解模型适用于随着时间推移趋势和季节性变化不断累加，并且随机波动比较稳定的时间序列数据

数据分析小鹏友·2023-09-23 10:53

用Python生成时间序列

有的时候需要一个时间序列，比如，需要下载某个时间段的数据，或者需要给某段数据加上时间列。举个例子，我想要下载2022年3月24日08时起一天的逐小时数据。那么，我可以用以下代码实现。

我，贝贝·2023-09-23 09:31

20-4-4论文阅读：Conditional time series forecasting with convolutional neural networks

卷积神经网络的条件时间序列预测摘要我们提出了一种基于最新深度卷积WaveNet架构的条件时间序列预测方法。

AllTimeStudy·2023-09-23 05:53

时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|MATLAB实现POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向长短期记忆神经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

机器学习之心·2023-09-23 05:47

时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经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

机器学习之心·2023-09-23 05:17

Prometheus(五)——PromQL介绍

这里写自定义目录标题PromQL介绍基本用法查询时间序列完全匹配正则匹配范围查询时间位移操作使用聚合操作标量和字符串标量（Scaler）字符串合法的PromQL表达式合法规则标签名称的表达PromQL操作符数学运算逻辑运算布尔运算使用

云何往·2023-09-23 02:32

RNN和LSTM 原理与实践1

引言:本篇是学习了台湾大学李宏毅老师的课程关于RNN的讲解一些学习心得，分为三个博客，原理在第1，扩展在第2篇，实践在3篇（时间序列预测，tensorflow官网示例），避免直接照抄课件，博客里的图有或多或少的修改

喝醉的鱼·2023-09-22 17:43

2023华为杯研究生数学建模F题思路分析

这个问题我们可以考虑使用深度学习模型，特别是时间序列模型如LSTM或GRU，来处理雷达观测数据序列

数模竞赛pawn·2023-09-22 17:57

####好好#####利用各种信息作为因子的股票价格预测模型研究过程

我们使用LSTM的原因很明显，我们正在尝试预测时间序列数据。为什么我们使用GAN，特别是卷积神经网络（CNN）作为鉴别器呢？这是一个很好的问题：稍后会有特别的部分。

mishidemudong·2023-09-22 14:18

[学习笔记]Python for Data Analysis, 3E-11.时间序列

时间序列数据是许多不同领域结构化数据的重要形式，如金融、经济、生态、神经科学和物理学。在许多时间点重复记录的任何内容都会形成一个时间序列。

N刻后告诉你·2023-09-22 13:46

推荐频道

Prophet时间序列