Prophet时间序列

利用Python构建宁德时代、比亚迪、隆基绿能股票时间序列预测模型

存货importtushareasts#导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportfind_peaksfromscipy.statsimportnormimportdatetimeimportpandasaspdimportseabornassns#pipinstallseabornimportmatplo
卖山楂啦prss·2023-07-14 10:05

[PyTorch][chapter 44][时间序列表示方法4]

前言：训练复杂度O=E*T*Q参数全称E迭代次数NumberofthetrainingepochsT数据集大小NumberofthewordsinthetrainingsetQ模型计算复杂度ModelcomputationalcomplexityE,T一般都认为相同，所以这里面主要讨论Q，模型本身的训练复杂度目录NN-LMRNN-LMSKIP-grameCBOW一NNLM输入N个词预测下一个词1.
明朝百晓生·2023-07-14 09:36

时间序列分析状态空间模型粒子滤波器

时间序列分析是研究时间序列数据的统计方法，而状态空间模型是一种描述时间序列的框架。粒子滤波器是一种用于状态空间模型的推断方法。
Aresiii·2023-07-14 07:35

金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用）

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的
汀、人工智能·2023-07-14 01:38

RNN介绍

时间序列的表示[seq_len,batch_size,vec]seq_len表示一个句子通常有多少个单词或者一个序列有多少个时间段，batch_size表示同时多个样本，vec表示单词的编码长度请问rnn
一壶浊酒..·2023-07-14 00:13

Python探索金融数据进行时间序列分析和预测

大家好，时间序列分析是一种基于历史数据和趋势分析进行预测的统计技术。它在金融和经济领域非常普遍，因为它可以准确预测趋势并做出明智的决策。
python156·2023-07-13 22:47

科研笔记：一些有用的网站整理（更新中）

1论文整理网站整理AI相关领域的一些综述GitHub-KaiyuanGao/AI-Surveys:整理AI相关领域的一些综述时间序列的paper/code汇总GitHub-qingsongedu/awesome-AI-for-time-series-papers
UQI-LIUWJ·2023-07-13 22:03

数学建模常用模型（六）：时间序列预测

数学建模常用模型（六）：时间序列预测时间序列预测是数学建模中的一个重要领域，用于预测时间序列数据中未来的趋势和模式。时间序列预测可以帮助我们了解数据的演变规律，做出合理的决策和规划。
红狐狸的北北记·2023-07-13 21:24

[PyTorch][chapter 44][时间序列表示方法3]

简介:word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取wordvector的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于word2vec的作者TomasMikolov其主要知识点目录：word2vec基本思想Skip-gramcbowHierarchicalsoftmaxNegativesamplingSubsamplingofFrequentwords一word2vec基本
明朝百晓生·2023-07-13 20:59

基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究（Python代码实现）

目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM神经网络2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型﹐是经典的时间序列预测方法之一
wlz249·2023-07-13 17:43

组合预测模型 | ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）

组合预测模型|ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）目录组合预测模型|ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）预测结果基本介绍程序设计参考资料预测结果基本介绍ARIMA-CNN-LSTM
前程算法屋·2023-07-13 17:14

组合预测模型 | ARIMA-LSTM时间序列预测（Python）

组合预测模型|ARIMA-LSTM时间序列预测（Python）目录组合预测模型|ARIMA-LSTM时间序列预测（Python）预测结果基本介绍程序设计参考资料预测结果基本介绍ARIMA-LSTM时间序列预测
前程算法屋·2023-07-13 17:57

【MATLAB第54期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入多输出滑动窗口回归预测模型

多输入单输出滑动窗口回归预测一、实现效果往期文章提到了对单列时间序列数据进行滑动窗口处理的思路，本文介绍如何对多输入多输出数据进行滑动窗口的思路。
随风飘摇的土木狗·2023-07-13 15:18

【CEEMDAN-WOA-LSTM】完备集合经验模态分解-鲸鱼优化-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1完备集合经验模态分解原理1.2鲸鱼优化1.3LSTM2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1完备集合经验模态分解原理早期的EMD方法具有较强的自适应性，能够有效地分解时间序列
紫极星光·2023-07-13 15:55

时间序列分析自回归模型AR

自回归模型（AutoregressiveModel，简称AR模型）是一种时间序列分析方法，用于描述一个时间序列变量与其过去值之间的关系。
Aresiii·2023-07-13 15:20

python基础学习6【DatatimeIndex与PeriodIndex函数+Timedelta类+连接数据库+agg()函数和aggregate()函数】

转换与处理时间序列数据转换字符串时间为标准时间:Timestamp类型：最基础最常用。
Twilight_小兰·2023-06-24 11:16

数据挖掘复习（包括一些课本习题）

第一章1.数据挖掘定义在大量的数据中提取潜在有用的信息的过程2.任务分类，聚类，关联，离群点3.对象空间数据库，时间序列数据库，流数据，多媒体数据库，文本数据，万维网4.知识发现(1)数据清洗(2)数据集成
Yuan_xii·2023-06-24 11:01

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（第二部分——利用GAN生成时间序列数据）

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（第二部分–TimeGAN与合成金融输入）（本文基本是对Jasen的《MachineLearningforAlgorithmicTrading》第二版的第
White__River·2023-06-24 09:25

csi-s3与cortex+自建存储在监控系统中应用的优缺点

csi-s3:优点:-简单易deploy,直接使用现有的S3对象存储-成本较低,仅支付S3存储费用-S3是AWS托管服务,高可靠与持久缺点:-S3为对象存储,没有原生支持时间序列数据-不支持聚合历史数据
Coder-D·2023-06-24 05:25

【状态估计】无迹卡尔曼滤波（UKF）应用于FitzHugh-Nagumo神经元动力学研究（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代码及文献1概述文献来源：本文综述了连续非线性动力系统噪声时间序列测量中参数和未观测到的轨迹分量的估计问题。
数学建模与科研·2023-06-24 03:15

5.21学习周报

文章目录前言文献阅读摘要简介方法介绍讨论结论时间序列预测前言本周阅读文献《Streamflowandrainfallforecastingbytwolongshort-termmemory-basedmodels
hehehe2022·2023-06-24 00:22

【CEEMDAN-VMD-GRU】完备集合经验模态分解-变分模态分解-门控循环单元预测研究（Python代码实现）

：目录1概述1.1完备集合经验模态分解原理1.2变分模态分解1.3GRU2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1完备集合经验模态分解原理早期的EMD方法具有较强的自适应性，能够有效地分解时间序列
电气辅导帮·2023-06-24 00:52

【CEEMDAN-VMD-GRU】完备集合经验模态分解-变分模态分解-门控循环单元预测研究（Python代码实现）

：目录1概述1.1完备集合经验模态分解原理1.2变分模态分解1.3GRU2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1完备集合经验模态分解原理早期的EMD方法具有较强的自适应性，能够有效地分解时间序列
然哥依旧·2023-06-24 00:21

Prometheus-05 Prometheus的核心概念和架构

Prometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库，被广泛应用于云原生环境中的监控和告警。本文将介绍Prometheus的核心概念和架构，帮助读者了解Prometheus的工作原理和基本组件。
追梦鹿少年·2023-06-23 23:27

【RF-SSA-LSTM】随机森林-麻雀优化算法优化时间序列预测研究（Python代码实现）

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1概述2运行结果2.1RF特征选择2.2LSTM预测2.3SSA-LSTM预测2.4MLP预测2.5几种算法比较3参考文献4Python代码实现1概述参考文献：RF：随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器RF善于处理高维数据，特征遗失数据，和不平衡数
紫极星光·2023-06-23 21:22

车联网APM全景监控管理方案

基于20余年监控管理类系统开发经验研发的自有知识产权产品，东软车联网APM全景监控管理系统具备业界领先的海量时间序列监控大数据采集、存储、分析及可视化展现能力，方便运营、运维人员通过统一门户，以可视化仪表盘快速监控
Actic·2023-06-23 19:27

元认知神经网络与在线序贯学习（Matlab代码实现）

这些方法也用于解决分类和时间序列预测问题。2运行结果部分代码：%%%%IDENTIFICATIONEXAMPLE2PARTAO
然哥依旧·2023-06-23 17:39

【CEEMDAN-CNN-LSTM】完备集合经验模态分解-卷积神经长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

概述1.1完备集合经验模态分解原理1.2鲸鱼优化1.3LSTM2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述参考文献：1.1完备集合经验模态分解原理早期的EMD方法具有较强的自适应性，能够有效地分解时间序列
然哥依旧·2023-06-23 17:38

机器学习多步时间序列预测解决方案

近年来，随着机器学习与深度学习的发展机器学习平台的成熟，数据科学家们不再需要关心底层的基础设施及构建复杂的训练与推理环境，从而可以把主要的时间与精力放在数据与算法本身。在机器学习变得更容易的今天，越来越多的传统行业已经开始使用机器学习算法来解决现实中的问题，降低成本及提升效率。在能源、制造及零售快消等传统行业中，多步回归预测任务是较为常见的业务场景之一。例如：您是一家超市的经理，想要预测未来几周的
Python数据挖掘·2023-06-23 16:54

YouTube-8M 大规模视频理解时间序列模型的建模方法

本文属于菜鸟转译，阅读对象为非专业普通人，主要解决普通人的第一层认知问题——“不知道自己不知道”，知道科学界的新知识。专业人士请移步原文。＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊分割线＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊作者：FuLi,ChuangGan,XiaoLiu,YunlongBian,XiangLong,YandongLi,ZhichaoLi,JieZhou,ShileiWen，来自
菜鸟翻译·2023-06-23 16:53

【MATLAB第41期】源码分享 | 基于MATLAB的二次及三次指数平滑及其时间序列预测代码

【MATLAB第41期】源码分享|基于MATLAB的二次及三次指数平滑及其时间序列预测代码一、资源获取后台私信回复“41期”，可免费获取代码下载链接。
随风飘摇的土木狗·2023-06-23 15:33

【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型

【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型一、效果展示二、模型介绍1.数据情况一列数据，499个值ratio=0.9;%训练集比例MaxEpochs
随风飘摇的土木狗·2023-06-23 15:33

深度学习-RNN

RNN的应用非常广泛，特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域的应用：自然语言处理（NLP）文本分类：将文本归类到不同的类别中，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类
·2023-06-23 13:14

论文精读 && BlazePose结合LSTM && 跌倒检测

读完此论文颇受启发，比如：视频中的时间序列问题；文章简单明了的整体脉络；数据集的制作方式和表格描述法；实验证明模型的广泛性；整篇文章一直在强调现如今存在的问题和相应的解决方案。
Flying Bulldog·2023-06-23 05:54

时间序列曲线相似性

使用DTW比较曲线相似性fromdtaidistanceimportdtwasdtwdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromlabellinesimportlabelLinesx=np.arange(0,2*np.pi,0.1)y=np.sin(x)plt.plot(x,y,label='y')foriin[0,1,2,3]:z=np.sin
jaffe—fly·2023-06-23 05:14

python学习——pandas数据处理 & 时间序列案例 & matplotlib绘图案例

)主键合并3)重叠合并2.分组和聚合3.索引和符合索引4.去除重复值5.处理缺失值6.处理离群值7.标准化数据1)离差标准化函数2)标准差标准化函数3)小数定标差标准化函数8.转换数据--离散处理9.时间序列
Perley620·2023-06-23 01:57

VMD-SSA-BILSTM基于变分模态分解和麻雀算法优化的双向长短期记忆网络多维时间序列预测

VMD-SSA-BILSTM基于变分模态分解和麻雀算法优化的双向长短期记忆网络多维时间序列预测MATLAB代码（含BILSTM、VMD-BILSTM、VMD-SSA-BILSTM三个模型的对比）本案例使用数据集是北半球光伏功率
「已注销」·2023-06-22 12:25

时序数据获取 | Python实现时间序列数据集获取

时序数据获取|Python实现时间序列数据集获取目录时序数据获取|Python实现时间序列数据集获取基本介绍工具介绍安装使用参考资料基本介绍来自真实世界场景的数据集对于构建和测试机器学习模型非常重要。
前程算法屋·2023-06-22 11:01

Prometheus时间序列选择器

瞬间向量选择器瞬间向量选择器：允许选择一组时间序列和给定时间戳的每个样本值的单个样本值。比如检索prometheus的HTTP请求数如下图
一路向东_·2023-06-22 09:27

基于Informer的股票价格预测（量化交易综述）

与此同时，股票趋势预测算法作为时间序列预测领域的重要分支，在其它时序预测分支上也具备通用性。而量化交易就是利用数学模型和计算机技术来进行投资交易决策的一类方法，旨
@李忆如·2023-06-22 04:28

Python数据分析案例25——海上风力发电预测（多变量循环神经网络）

承接上一篇的硬核案例：Python数据分析案例24——基于深度学习的锂电池寿命预测本次案例类似，只是进一步拓展了时间序列预测到多变量的情况。
阡之尘埃·2023-06-22 02:36

回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM多输入单输出回归预测

实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM多输入单输出回归预测效果一览基本描述模型描述程序设计参考资料效果一览基本描述1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测
机器学习之心·2023-06-21 20:03

时间序列中的无监督表示学习

自监督学习中，有一个常用的方法是对比学习；2.时间序列的表示学习1.1采用对比学习的方式Time-seriesrepresentationlearningviatemporalandcontextualcontrasting
mingqian_chu·2023-06-21 18:39

Python数据分析案例-分别使用时间序列ARIMA、SARIMAX模型与Auto ARIMA预测国内汽车月销量

.前言模型：ARIMA模型（英语：AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一
吴下阿泽·2023-06-21 18:16

First De-Trend then Attentd: Rethinking Attention for Time-Series Forecasting

论文题目：重新思考注意力在时间序列预测任务中应用作者单位：亚马逊访问学者、亚马逊云科技摘要：基于Transformer的一系列方法在长时间序列预测任务中很有效，除了在时域部分学习注意力外，最近的工作也在频域中探索注意力的学习
sigmoidAndRELU·2023-06-21 18:14

Python 实现日志监控

汇聚成标准的时间序列数据之后，推送给统一的后端存储。日志监控是一种典型的应用、业务监控的手段，如果我们没法在应用程序里内嵌SDK埋点，使用日志监控不失为一种折中方案。
夏目-·2023-06-21 17:29

Video-LLaMa:利用多模态增强对视频内容理解

但是理解和解释视频内容是一项复杂的任务，不仅需要视觉和听觉信号的整合，还需要处理上下文的时间序列的能力。本文将重点介绍称为video-llama的多模态框架。
deephub·2023-06-21 16:53

提高IT运维效率，深度解读京东云AIOps落地实践（异常检测篇(二））

京东云AIOps的时间序列异常检测识别故障对系统效率大大提升。它能基于深度学习对运维时序单指标和多指标指标进行异常检测，快速发现线上业务问题，为运维人员降本增效。基于深度学习对运维
·2023-06-21 16:04

安装第三方库时的问题—复现带setup.py的项目

目录题目分析：正片开始：题目分析：事情的经过大致是这样：今天在github上拿到一个处理时间序列的迁移学习项目的复现代码，项目文件如下所示：或者我们来关注一下tl4sm这个文件夹里的东西：当我按照项目要求在
Top Secret·2023-06-21 13:45

论文学习——一种基于关键点的SAX改进算法

本文定义的相似度距离计算公式3.3开始做实验了3.4结论4总结写在前面：期刊《计算机研究与发展》；1摘要【前人工作】SAX(symbolicaggregateapproximation)是一种符号化的时间序列相似性度量方法
山外小楼听夜雨.·2023-06-21 12:53
上一页 41 42 43 44 45 46 47 48 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他