Prophet时间序列

matlab 矩阵数据类型,Matlab数据类型

用户可以创建浮点型或者整数型矩阵和数组、字符和字符串、逻辑(true或者false)表达式、函数句柄、结构(structure)数组、元胞(cell)数组、Map容器、日期和时间、分类(categorical)数组、表格、时间序列等
水阔山长·2023-06-15 22:10

Block Recurrent Transformer：结合了LSTM和Transformer优点的强大模型

在以前的文章中，我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。
·2023-06-15 20:49

【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·2023-06-15 17:02

【应用时间序列分析】第三章课后题

目录一、1-9题二、10-15题三、16题3.1题目3.2代码3.3结果分析（1）时序图（2）单位根检验四、17题4.1题目4.2代码4.3结果分析（1）时序图（2）单位根检验一、1-9题二、10-15题三、16题3.1题目3.2代码dataMysas.data2;inputyeardeath;cards;19150.521505219160.424828419170.425031119180.4
数据人的自我救赎·2023-06-15 02:59

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据

此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络预测时间序列LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用LSTM网络是一种循环神经网络(RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。
·2023-06-14 23:09

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

2017年年中，R推出了Keras包_，_这是一个在Tensorflow之上运行的综合库，具有CPU和GPU功能本文将演示如何在R中使用LSTM实现时间序列预测。
·2023-06-14 23:08

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测

p=27279此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络预测时间序列。
·2023-06-14 23:07

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模

p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。
·2023-06-14 23:05

拓端tecdat|R语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型

然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（长记忆），HAR-RV模型（基于高频数据），以及来自
·2023-06-14 23:32

拓端数据tecdat:R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22360在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。价格波动的GARCH模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期的波动性。我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图
·2023-06-14 23:32

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

2017年年中，R推出了Keras包_，_这是一个在Tensorflow之上运行的综合库，具有CPU和GPU功能本文将演示如何在R中使用LSTM实现时间序列预测。
·2023-06-14 23:28

Kubernetes部署和使用Prometheus

kuberneterkubernetes1.25kube-prometheusrelease-0.12这里使用的是Kube-Prometheus1、架构介绍PrometheusServer：抓取和存储时间序列数据
眼眸流转·2023-06-14 06:25

【神经网络】循环神经网络(RNN)的长期依赖问题

时间序列数据是在不同时间点上统计同一指标，并按照时间先后排列成的一个集合。时间序列的主要作用是了解一个指标的长期趋势和预测未来。
AI和金融模型·2023-06-14 05:48

Prometheus指标数据采集,node-exporter,Grafana,PromQL语句使用和Prometheus 联邦集群

一、了解Prometheus各组件的功能，熟悉Prometheus的数据采集流程Prometheus是基于go语言开发的一套开源的监控、报警和时间序列数据库的组合Prometheus组件功能和架构图：
yong_shh·2023-06-14 04:24

2023年华中杯C题计算结果

对应的详细的写作视频教程，争取1号晚上发布，题目：空气质量预测与预（可以直接是问题题目，也可以是基于xxxx模型的空气质量预测与预根据队伍需求来就可以例如基于加权平均预测下的空气质量预测与预警基于时间序列预测模型的空气质量预测与预
热心网友俣先生·2023-06-14 02:10

Python 用于金融数据分析第7课-----Pandas处理时间序列数据

一、Rolling和Expandingrolling和expanding都是类似的，目的是查看股票市场价格随着时间的变化，不同的是rollingaverage算的是最近一个窗口期（比如说20天）的一个平均值，过了一天这个窗口又会向下滑动一天算20天的平均值；expanding的话，是从第一个值就开始累加地计算平均值。importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotas
九日照林·2023-06-14 02:44

MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列|附代码数据

p=27340最近我们被客户要求撰写关于汇率时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。
·2023-06-13 23:26

MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27340最近我们被客户要求撰写关于波动率的研究报告。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值(VaR)。甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反，它通常被衡量为证券或市场指数的收益率历
·2023-06-13 23:53

Matlab随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27340波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值(VaR)。甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反，它通常被衡量为证券或市场指数的收益率历史的统计波动。这种类型的度量称为已实现波动率或历
·2023-06-13 23:20

R语言ARIMA、ARIMAX、 动态回归和OLS 回归预测多元时间序列

p=25220当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transferfunctionmodel)、多变量时间序列模型(multivariatetimeseriesmodel
·2023-06-13 23:20

R语言ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列

p=25180时间序列分析对于时间序列分析，有两种数据格式：ts（时间序列）和xts（可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。
·2023-06-13 23:19

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据

我们的时间序列数据包括1258天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并测试带下划线的假设。
·2023-06-13 23:49

拓端tecdat|R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测

考虑一些简单的平稳的AR（1）模拟时间序列> for(t in 2:n) X\[t\]=phi*X\[t-1\]+E\[t\]> plot(X,type="l")如果我们拟合一个AR（1）模型。
·2023-06-13 23:49

拓端tecdat|R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22511标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能
·2023-06-13 23:17

拓端tecdat|R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

p=5919在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测时间序列数据。
·2023-06-13 23:17

【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例

p=32773原文出处：拓端数据部落公众号分析师：FeierLiARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释”给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值
·2023-06-13 23:11

时间序列预测方法_让我们使用经典方法预测您的时间序列

时间序列预测方法时间序列预测(TimeSeriesForecasting)背景(Background)Welearnedvariousdatapreparationtechniquesandalsosetuparobustevaluationframeworkinmypreviousarticles.Now
weixin_26752765·2023-06-13 15:57

Prometheus介绍及Prometheus Operator

Prometheus介绍Promethues架构AlertManagerPrometheusOperatorPromethues架构官方Retrieval:负责定位和抓取外部的各种监控目标的metrics时间序列数据
ryanlll3·2023-06-13 14:41

Apache Druid 数据摄取---本地数据和kafka流式数据

Durid概述ApacheDruid是一个集时间序列数据库、数据仓库和全文检索系统特点于一体的分析性数据平台。本文将带你简单了解Druid的特性，使用场景，技术特点和架构。
·2023-06-13 12:50

Prometheus监控系统

Prometheus的优势Prometheus的主要优势有：由指标名称和和键/值对标签标识的时间序列数据组成的多维数据模型强大的查询语言PromQL不依赖分布式存储；单个服务节点具有自治能力。时
翔叔搞技术·2023-06-13 12:58

时间序列-异常检测（Anomaly Detection）（一）：时间序列的特征工程

一.介绍异常检测（Anomalydetection）是目前时序数据分析最成熟的应用之一，定义是从正常的时间序列中识别不正常的事件或行为的过程。
u013250861·2023-06-13 11:42

有手就行的移动平均法、指数平滑法的Excel操作，用来时间序列预测

数学建模比赛中的预测方法前言移动平均法指数平滑前言大家好！φ(*￣0￣)2022年的比赛将在九月份进行，通常每个学校都会六月或七月给本校的学生发通知，并把那些对这个比赛感兴趣的同学进行培训，讲解数模比赛中可能会遇到的一些数学模型和求解模型的方法。在培训过程中也是非常艰苦的，因为在培训工程中，安排出来的时间一般都不影响上课时间，设在中午大家午休的时候，那这样的话就是说每天中午都是不得睡觉，这就很苦了
严同学正在努力·2023-06-13 09:17

从零学算法之阿里天池智慧交通挑战赛优胜方案复现—2.建模预测

从零学算法之阿里天池智慧交通挑战赛优胜方案复现—2.建模预测写在前面1.准备工作2.数据集分割3.训练模型4.时间序列预测写在前面前文已经对三个数据集进行了处理，包括标签转换、去除离群点、构建完整时间序列
星未漾~·2023-06-13 06:11

Python时间序列分析详细实例（附代码）

目录一、时间序列模型简介二、案例分析三、模型构建四、结果分析一、时间序列模型简介正常的数据类型分为三种：横截面数据、时间序列数据和面板数据三类。
XIxi_0519·2023-06-13 04:52

hive最近的学习汇总-20221110

下个项目可能要用hive比较多之前对分区、分桶搞不明白趁着最近又学习了一下ps：之前说的prophet在年底前一定会放上来的hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在
孔胖·2023-06-13 03:05

prophet模块学习总结-20221228

prophet模块的基本介绍及相关用法说明。
孔胖·2023-06-13 03:05

数学建模系列-预测模型（三）时间序列预测模型

目录前言1时间序列定义1.1朴素法1.2简单平均法1.3移动平均法1.4指数平滑法1.4.1一次指数平滑1.4.2二次指数平滑1.4.3三次指数平滑1.5AR模型1.6MA模型1.7ARMA模型1.8ARIMA
汽水啤酒花·2023-06-13 02:38

用Python写一个交易的风险控制模型

例如，你可以使用NumPy来处理数组和矩阵运算，使用SciPy来解决优化问题，或者使用Pandas来处理时间序列数据。在构建模型时，你
耄先森吖·2023-06-13 01:33

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模|附代码数据

p=20015最近我们被客户要求撰写关于金融时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-06-12 22:13

时间序列常见模型介绍与实战（SPSS）

文章目录时间序列预备知识时间序列模型介绍自回归模型移动平均模型自回归移动平均模型差分自回归移动平均模型季节模型加法模型和乘法模型时间序列预备知识那么什么是时间序列呢，数学上是这么定义的：  设TTT是离散的时间集
浩然然然·2023-06-12 13:02

异常数据检测 | Python实现k-means时间序列异常数据检测

文章目录文章概述模型描述源码分享学习小结文章概述异常数据检测|Python实现k-means时间序列异常数据检测模型描述k-means是一种广泛使用的聚类算法。它创建了k个具有相似特性的数据组。
算法之旅·2023-06-12 07:21

（二）第一步（安装和基本使用） | 普罗米修斯（Prometheus）

您还将下载并安装一个导出器，这些工具可以在主机和服务上公开时间序列数据。我们的第一个导出器将是Prometheus本身，它提供关于内存使用、垃圾收集等的各种主机级
胡海超的博客·2023-06-12 06:17

碳排放预测模型 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）

长短期记忆神经网络的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）研究内容这是数据集的链接：https://github.com/owid/co2-data/blob/master/owid-co2-data.csv使用时间序列模型预测二氧化碳以英国为案例研究
算法之旅·2023-06-12 01:13

时间序列模型fbprophet使用最基础使用,对未来趋势预测分析

安装fbprophet只介绍ubuntu安装最好使用虚拟环境安装pipinstallfbprophet注:这里会面对很多坑,每台电脑的坑都不一样,看报错和百度解决直接上代码!!!!!!!!!!!!!fromfbprophetimportProphetimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#处理数据,排序等等df=pd.read_csv("60105
wto882dim·2023-06-12 01:13

碳排放预测模型 | Python实现基于传统Holt winter时间序列、Prophet、ANN、CNN、LSTM神经网络的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）

文章目录效果一览文章概述研究内容环境准备源码设计学习总结参考资料效果一览文章概述碳排放预测模型|Python实现基于传统Holtwinter时间序列、Prophet、ANN、CNN、LSTM神经网络的碳排放预测模型
算法之旅·2023-06-12 01:43

碳排放预测模型 | Python实现基于传统Holt winter时间序列的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）

文章目录效果一览文章概述研究内容环境准备源码设计学习总结参考资料效果一览文章概述碳排放预测模型|Python实现基于传统Holtwinter时间序列的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）研究内容这是数据集的链接
算法之旅·2023-06-12 01:43

碳排放预测模型 | Python实现基于CNN卷积神经网络的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）

卷积神经网络的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）研究内容这是数据集的链接：https://github.com/owid/co2-data/blob/master/owid-co2-data.csv使用时间序列模型预测二氧化碳以英国为案例研究
算法之旅·2023-06-12 01:43

时间序列预测 | Python实现梯度提升Prophet模型时间序列预测

时间序列预测|Python实现梯度提升Prophet模型时间序列预测目录时间序列预测|Python实现梯度提升Prophet模型时间序列预测基本介绍程序设计总结基本介绍一般情况下LightGBM模型都会使用一些
前程算法屋·2023-06-12 01:11

碳排放预测模型 | Python实现基于Prophet网络的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）

文章目录效果一览文章概述研究内容环境准备源码设计学习总结参考资料效果一览文章概述碳排放预测模型|Python实现基于Prophet网络的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）研究内容这是数据集的链接：https
算法之旅·2023-06-12 01:41

Python 模型训练：LSTM 时间序列销售额预测（训练、保存、调用）

LSTM(longshort-termmemory)长短期记忆网络，具体理论的就不一一叙述，直接开始流程一、数据导入二、数据归一化三、划分训练集、测试集四、划分标签和属性五、转换成LSTM输入格式六、设计LSTM模型6.1直接建模6.2找最好七、测试与图形化展示八、保存模型到pkl文件九、模型调用9.1Python模型调用端9.2Java程序调用端一、数据导入正常的pandas读取数据，将时间列转
AcWare 学习笔记·2023-06-11 20:04
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