Prophet时间序列第44页

使用ARIMA进行时间序列预测|就代码而言

importpandasaspdfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA#示例使用data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]#将数据转换为时间序列对象

思考实践·2023-07-19 20:54

【数据挖掘】时间序列教程【二】

首先，尝试描述这些时间序列，考虑到我们对它们的了解（很少）：它们是2017-2018

无水先生·2023-07-19 11:47

深度解读RNN：基于经典论文的原理、关键点与优缺点分析

专栏:神经网络奥秘：深度学习原理解析作者:无敌小怪兽Zz更新:2023.06.19目录1、引言2、经典论文概述与背景3、RNN基本原理与结构3.1、Abstract(论文中的摘要部分)3.1.1、时间序列数据

算法小陈·2023-07-19 10:19

时间序列平稳化的 8 种方法比较及Matlab实现

时间序列平稳化的8种方法比较及Matlab实现文章目录时间序列平稳化的8种方法比较及Matlab实现平稳化方法趋势项处理趋势拟合法实验报告程序源代码k阶差分法实验报告程序源代码季节性处理季节分析法实验报告程序源代码

图灵猫·2023-07-19 08:14

时间序列的季节性：3种模式及8种建模方法

分析和处理季节性是时间序列分析中的一个关键工作，在本文中我们将描述三种类型的季节性以及常见的8种建模方法。什么是季节性?季节性是构成时间序列的关键因素之一，是指在一段时间内以相似强度重复的系统运动。

deephub·2023-07-19 08:37

时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测

目录基本介绍程序设计直接多步预测递归多步预测基本介绍实际工程中，未来预测是值得研究的课题之一，大部分深度模型在短期预测上表现不错，在中长期预测上往往欠佳。本文依然借助LSTM专栏的一些基础预测，探讨未来预测的简单实现方式。

sky J·2023-07-19 07:22

【Matlab】BP时间序列预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】BP时间序列预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.文件结构3.Excel数据4.分块代码5.完整代码6.运行结果1.模型原理BP（Backpropagation）时间序列预测模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型

敲代码两年半的练习生·2023-07-19 07:08

预测类问题建模解析

灰色预测模型：数据量较少，进行中短期预测时间序列预测模型：预测变量随时间变化，进行中长期预测回归分析预测模型：自变量和因变量之间有逻辑相关性马尔科夫预测模型：系统未来时刻的情况只和现在有关，和过去无关决策树及集成学习

来杯茶_要绿的·2023-07-18 22:33

时序预测 | MATLAB实现PSO-GRU(粒子群优化门控循环单元)时间序列预测

时序预测|MATLAB实现PSO-GRU(粒子群优化门控循环单元)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现PSO-GRU(粒子群优化门控循环单元)时间序列预测预测效果基本介绍模型介绍PSO模型GRU模型

机器学习之心·2023-07-18 19:11

张量是一个序列_张量流中使用gru和bilstm进行预测分析的时间序列预测

张量是一个序列RecurrentNeuralNetworksaredesignedtohandlethecomplexityofsequencedependenceintime-seriesanalysis.Inthistutorial,IbuildGRUandBiLSTMforaunivariatetime-seriespredictivemodel.GatedRecurrentUnit(GRU

weixin_26704853·2023-07-18 18:18

BiLSTM(双向LSTM)实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

本专栏旨在通过实战案例帮助深度学习初学者通过实战案例快速掌握深度学习的核心概念和技术，这个专栏将覆盖以下关键主题：深度学习基础：介绍深度学习的基本原理以及数学概念，你将了解到神经网络的工作原理、激活函数、优化算法等基本概念。常见算法：例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。数据预处理：我将介绍如何准备数据集，包括数据清洗、特征提取和转换。这是深度学习模型成功的关

K同学啊·2023-07-18 18:17

基于时空RBF神经网络的混沌时间序列预测（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代码实现1概述文献来源：由于动态性质，混沌时间序列很难预测。在传统的信号处理方法中，信号仅在时域或空间域中处理。

数学建模与科研·2023-07-18 11:28

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of ‘Ran

在python中对股票进行时间序列的重分类时遇到报错TypeError:OnlyvalidwithDatetimeIndex,TimedeltaIndexorPeriodIndex,butgotaninstanceof'RangeIndex

冬_冬_·2023-07-18 09:46

BiLSTM(双向LSTM)实现股票预测(TensorFlow2版)｜时间序列预测

本专栏旨在通过实战案例帮助深度学习初学者通过实战案例快速掌握深度学习的核心概念和技术，这个专栏将覆盖以下关键主题：深度学习基础：我将介绍深度学习的基本原理和背后的数学概念。你将了解到神经网络的工作原理、激活函数、优化算法等基本概念。常用神经网络架构：我将探索一些常用的神经网络架构，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。你将学习它们的结构、用途以及在实际问题中的

晨星同行·2023-07-18 05:33

TextCNN 实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

本专栏旨在通过实战案例帮助深度学习初学者通过实战案例快速掌握深度学习的核心概念和技术，这个专栏将覆盖以下关键主题：深度学习基础：介绍深度学习的基本原理以及数学概念，你将了解到神经网络的工作原理、激活函数、优化算法等基本概念。常见算法：例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。数据预处理：我将介绍如何准备数据集，包括数据清洗、特征提取和转换。这是深度学习模型成功的关

晨星同行·2023-07-18 05:33

结合 Prophet 的原理理解 Prophet 的使用

前言本文也是时序领域工作学习过程中的一些学习笔记，将会结合Prophet的原理，讲一讲如何成为一个合格的Prophet调包侠使用者。如果有任何理解不到位的地方，请多多指正。WhyProphet?

MeetLight·2023-07-17 23:37

【数字信号处理】基于DFT的滤波系列1

该模块这一部分的完整内容列表是：DFT回顾–实数和复数形式一维（例如时间序列）数据的DFT滤波DFT滤波的非理想行为窗口化二维图像的DFT滤波维纳滤波-使用噪声、信号和功率谱设计滤波器二、DFT——回顾给定一个数据序列

C0mm_notes·2023-07-17 22:01

时序预测 | MATLAB实现NARX非线性自回归外生模型房价预测

非线性自回归外生模型房价预测效果一览基本介绍研究内容程序设计参考资料效果一览基本介绍时序预测|MATLAB实现NARX非线性自回归外生模型房价预测研究内容NARX（NonlinearAutoRegressivewitheXogenousinputs）是一种非线性自回归外生模型，可以用于时间序列预测

机器学习之心·2023-07-17 12:51

Mann-Kendall 检验——一种检验时间序列的变化趋势与发生突变与否的非参数检验方法

该方法不但可以检验时间序列的变化趋势,还可以检验时间序列是否发生了突变。Mann-Kendall趋势检验(一)Mann-Kendall趋势检验的原理统计量S——当n>8时,统计量S大致

①枚giser·2023-07-17 10:20

MK趋势检验+Kendalls taub等级相关+稳健回归(Sens slope estimator等)

所获得的时间序列上的数据代表了采样时的真实条件。（样本具有代表性）样本的采集、处理和测量方法提供了总体样本中的无偏且具有代表性的观测值。

Leon_124·2023-07-17 09:19

MK趋势检验和MK突变检验（代码分享及结果分析）

MK趋势检验在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验是世界气象组织推荐并已被广泛使用的非参数检验方法，最初由Mann和Kendall提出，现已被很多学者用来分析降雨、气温、径流和水质等要素时间序列的趋势变化

不能做被子精·2023-07-17 09:18

CNN、RNN、LSTM、BiLSTM、Transformer的在EEG信号处理中的作用

RNN主要用于处理序列数据，例如自然语言和时间序列数据

风清扬，夏邑·2023-07-17 07:07

3 Prometheus安装

配置Prometheus3.1global3.2alerting3.3rule_files3.4static_configs4.第一个指标5表达式浏览器指标列表自动填充指标名称筛选指标条件筛选6.聚合时间序列

风间净琉璃·2023-07-17 06:18

2023.2.5 第三十九次周报

目录前言文献阅读：基于RNN方法的时间卷积网络用于混沌时间序列预测背景主要思路方法论时间卷积网络递归神经网络支持向量机（SVM）SVM直觉理解升维转换和核技巧（KernelTrick）求解SVM决策超平面总结前言

孙源峰·2023-07-17 05:49

[CS231n Assignment 3 #01] 简单RNN的图像字幕(Image Captioning with Vanilla RNNs)

文章目录作业介绍0.准备1.MicrosoftCOCO1.1可视化数据2.递归神经网络(RNN)2.1朴素RNN：单时间步的前向传播2.2单时间步的反向传播2.3整个时间序列的前向传播2.4整个时间序列上的反向传播

灵隐寺扫地僧·2023-07-17 00:20

深度学习——LSTM解决分类问题

RNN基本介绍概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，如文本、语音、时间序列等具有时序关系的数据。

时代&信念·2023-07-16 23:25

numpy 多项式函数回归与插值拟合模型；ARIMA时间序列模型拟合

参考：https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/1038216011、多项式函数回归拟合importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleastsqimportpylabasplx=np.arange(1,17,1)y=np.array([4.00,6.40,8.00,8.80,9.22,9.50,9.70,

loong_XL·2023-07-16 21:36

双向GRU时间序列预测：基于pytorch搭建双向GRU的时间序列预测实战

代码视频讲解：双向GRU时间序列预测：基于pytorch搭建双向GRU的时间序列预测实战_哔哩哔哩_bilibili效果截图：数据展示:完整代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimporttorch.nnasnn

qiqi_ai_·2023-07-16 20:38

[深度学习项目] - 时间序列预测 (1)

文章目录时间序列预测问题的定义与应用场景基础知识时序预测算法的发展与分类时序预测的步骤HomeworkPandas读取数据查看数据量和特征（特征数量与类型）判断主键重复时间序列条数判断时间序列是否连续时间序列预测问题的定义与应用场景时间序列

最適当承诺·2023-07-16 14:40

使用Gradio库进行交互式数据可视化：Timeseries模块介绍

博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/439/（封面图由文心一格生成）使用Gradio库进行交互式数据可视化：Timeseries模块介绍在数据分析和机器学习任务中，对时间序列数

Chaos_Wang_·2023-07-16 14:30

RNN、LSTM、Seq2Seq

目录时间序列表示梯度弥散和梯度爆炸RNN（循环神经网络）LSTMSeq2SeqELMo时间序列表示核心是加入历史信息去预测下一步骤在NLP中，序列维度一般是这个样子:[b,seq_len,feature_len

醋酸洋红就是我·2023-07-16 13:58

2023美赛思路 | A题时间序列预测任务的模型选择总结

2023美赛思路|A题时间序列预测任务的模型选择总结目录2023美赛思路|A题时间序列预测任务的模型选择总结基本介绍数据描述任务介绍时序模型基本介绍这道题分析植被就行，主要涉及不同植被间的相互作用，有竞争有相互促进

前程算法屋·2023-07-16 13:07

【深度学习】神经网络初学者指南

他们识别的模式是数字的，包含在矢量中，所有现实世界的数据，无论是图像、声音、文本还是时间序列，都必须

无水先生·2023-07-16 12:15

数学建模综合评价方法

缺点：要求样本数据且具有时间序列特性，只是对评判对象的优劣做出鉴别,并不反映绝对水平，具有“相对评价”的全部缺点））3.基于灰色关联度的灰色综合评价法（处理多方案打分的问题）（优点：原理简单，

宇智波盆·2023-07-16 09:14

搭建Promethues + grafana +alertManager+blakbox 监控springboot 健康和接口情况

Prometheus收集其指标并将其存储为时间序列数据，即指标信息与记录它的时间戳一起存储，以及称为标签的可选键值对。

@chenk·2023-07-15 20:19

【Python】Locust持续优化：InfluxDB与Grafana实现数据持久化与可视化分析

Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。

_bingohe·2023-07-15 20:44

【MATLAB第55期】#源码分享| 基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络的一列数据时间序列预测模型

【MATLAB第55期】#源码分享|基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络的一列数据时间序列预测模型此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络预测时间序列数据。

随风飘摇的土木狗·2023-07-15 20:12

EEG-fMRI 融合相关软件推荐

SPMSPM用于脑成像数据序列分析，序列可以是来自不同队列的一系列图像，也可以是来自同一被试的时间序列。

茗创科技·2023-07-15 15:15

python读取datetime时间列，解析字符串的日期月份和年，组成时间格式

可以使用Python中的datetime模块来解析字符串的日期和时间，并创建一个新的时间序列。

网迷·2023-07-15 14:20

LabVIEW-模拟传感器采集数据并预测数据

一、题目已知某传感器过去的一段时间内采集的数据为d1,d2,d3,......,dn，现欲以m点的数据宽度，预测tao步后的数据值，即将一维的时间序列数据重构为如下m+1列的形式：d(1)d(2)...

小鱼的学习笔记·2023-07-15 14:00

亚马逊开源的时间序列预测工具—DeepAR

很少有文章是这个AR是啥意思，笔者推测是自相关的意思，毕竟RNN是自回归神经网络。笔者比较懒，一些符号将就着看吧。1.原理符号表示符号表示十分简洁：Zi,t表示序列i再第t个时间点的数据，Zi,t0就是要预测数据的开始区间，要预测的数据集合定义为Zi:t0:T。这个是LSTM算出来的。Xi,1:T表示再整个预测期间内都知道的协变量，具体就是你输入的原始数据。DeepAR求的是概率分布：P(Zi:t

不分享的知识毫无意义·2023-07-15 13:12

LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录0概述1电力负荷预测2滑动窗输入结构的构建3LSTM4Bi-LSTM5运行结果6Matlab代码实现7参考文献0概述本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能，其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入，实现LSTM与Bi-LS

然哥依旧·2023-07-15 11:14

关于计量软件

接触的比较杂，我就瞎扯几句自己的看法~SPSSSPSS相当于升级版的Excel，“傻瓜式”操作，简单容易上手，本科生学学挺好的~EviewsEviews处理时间序列比较方便，简单容易上手，本科生学一学挺好的

凡有言说·2023-07-15 08:46

时序预测 | MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测

时序预测|MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现Hamilton滤波AR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预测在很大程度上取决于适合周期的模型和所采用的预测方法

机器学习之心·2023-07-15 06:31

【数据挖掘】时间序列教程【九】

第5章状态空间模型和卡尔曼滤波状态空间模型通常试图描述具有两个特征的现象有一个底层系统具有时变的动态关系，因此系统在时间上的“状态”t与系统在时间的状态t−1有关.如果我们知道系统在时间上的状态t−1，那么我们就有了我们需要知道的一切，以便对当时的状态进行推断或预测t.我们无法观察到系统的真实底层状态，而是观察它的嘈杂版本。这两个特征导致我们指定状态方程，它描述了系统如何从一个时间点演变到下一个时

无水先生·2023-07-15 05:40

MODIS数据下载、拼接、转tif

modis数据的优势在于时间序列长，产品种类多。

从凌开始学GIS·2023-07-15 02:52

时序教程六部曲：Kaggle时间序列教程来了

前两天刚分享了一篇时间序列异常检测的文章，今天在https://kaggle.com/learn页面看到Kaggle官方提供了学习课程，并且最近更新了TimeSeries时间序列的知识点。

Python数据挖掘·2023-07-15 01:04

梦想画家·2023-07-15 01:34

【数据挖掘】时间序列教程【十】

5.4通用卡尔曼滤波上一节中描述的状态空间模型作为观测方程的更一般的公式和状态方程这里是一个p×1向量是一个k×1向量,是一个p×k矩阵,是k×k矩阵。我们可以想到的和给定初始状态和，预测方程为（类似于上面）并且更新方程是，给定一个新的观察结果y1这里5.5缺失数据从概念上讲，丢失数据在卡尔曼滤波器的框架中很容易处理。该过程有两个步骤：（1）预测步骤，（2）更新步骤，当我们观察新数据时发生。如果缺

无水先生·2023-07-15 01:30

发现一篇把LSTM讲的很好的文章

指路：(14条消息)LSTM模型预测时间序列（快速上手）_lstm预测模型_不知名的码农的博客-CSDN博客

什么时候能够成为程序猿·2023-07-14 19:39

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