Prophet时间序列

2023.2.12 第四十次周报

目录前言文献阅读-用于预测时间序列的网络自关注背景贡献主要思路预测模型可见性图随机游走过程进行预测总结与展望元胞自动机CellularAutomata概述元胞自动机的构成元胞自动机的基本特征分类总结前言
孙源峰·2023-04-20 06:11

用python做Cox分析的三个库的介绍和体验

用python做Cox分析的三个常见库的介绍和体验跟时间相关的数据分析（预测模型），一个是时间序列（X随时间变化），另外一个就是Cox（y随时间变化），都有专门的包，statsmodel、lifelines
预测模型的开发与应用研究·2023-04-20 03:44

时间序列库sktime 输入和模型构建介绍

sktime序列分析sktime是一个新的处理序列数据的库，可以进行多种任务的处理，分类、回归、聚类、预测和注释，是一个值得考察的库。构建输入sktime使用的是一种叫做nested数据形式，为了将其它类型的数据转化成nested数据，sktime提共了多种构建输入的工具，适用于不同的数据形式：1.from_2d_array_to_nested：从2D数据，也叫tabular型数据，是一种仅能容纳
预测模型的开发与应用研究·2023-04-20 03:14

时间序列规则法快速入门

两个比赛都是时间序列数据。我对时间序列接触的比较多，所以这里写一篇文章，以IJCAI-17口碑客流量预测大赛为背景，介绍一下时间序列规则法，让大家快速入门。
dropout·2023-04-20 02:06

用python将时间序列信号或一维数组 转化成 图像的几种方法

用python将时间序列信号或一维数组转化成图像的几种方法深度学习在计算机视觉有了非常广泛的应用，视觉图像数据为二维数据，而在故障诊断领域的数据，来自于传感器的采集，属于典型的一维时间序列，因而绝大多数问题可以抽象成时间序列分类
Durian Brother·2023-04-20 02:49

R语言单位根、协整关系Granger因果检验、RESET分析汇率在岸和离岸数据时间序列

p=32188原文出处：拓端数据部落公众号单位根的随机性趋势与协整关系对实证分析中时间序列的影响是不容小觑的。
·2023-04-20 01:15

GPS时间序列分析---剔除跳跃点，拟合时间序列

通常利用GPS时间序列进行数据分析时，会遇到大地震的发生，这个时候会导致GPS的观测结果出现很大的跳跃值，这对后续的数据处理和分析带来了困难。
我是水怪的哥·2023-04-20 00:14

动手学深度学习（day2）

语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为TT的词的序列w1,w2,…,wTw1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT
丁怡泽sns·2023-04-20 00:15

PyTorch使用一维卷积对时间序列数据分类

数据展示时间序列数据也就是自变量是时间的一维数据，平时接触到的y=x,y=sinx等都是可以认为是时间序列数据。本次实验使用的是波形数据，可以认为不同形态的反射波形代表不同的类别。
海棠花不香·2023-04-19 22:59

功能异常强大，推荐这款 Python 时序异常检测神器

大家好，关于时间序列基本知识、常用工具包、工具包的优劣对比、时间序列的预测与异常检测等相关文章在之前已分享过多篇，如果你感兴趣，欢迎收藏、点赞、关注。
我爱Python数据挖掘·2023-04-19 22:25

基于Python的时间序列异常值检测

今天我们介绍一下使用python做时间序列数据分析和预测中异常值检测的方法，常用的异常值检测方法有以下几种：3sigma:基于正太分布，当数据值超过±3个标准差(3sigma)时为异常值。
-派神-·2023-04-19 22:49

bp神经网络时间序列预测,bp神经网络有几个阶段

什么是BP神经网络？。BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向
阳阳2013哈哈·2023-04-19 18:55

python平稳性检验程序_用 Python 检验时间序列的平稳性

在做时间序列分析时，我们经常要对时间序列进行平稳性检验，而我们常用的软件是SPSS或SAS，但实际上python也可以用来做平稳性检验，而且效果也非常好，今天笔者就讲解一下如何用python来做时间序列的平稳性检验
晚安卡莎·2023-04-19 17:02

XGBoost实战详细代码——匈牙利水痘病例时间序列预测

原理简述代码及解析结果展示引言本文为机器学习大作业选题——匈牙利水痘病例预测（PredictionoftheHungariancaseofchickenpox）的XGBoost解决方法，参与答辩并获得优秀，主要是使用XGBoost对病例数进行时间序列预测
陨越·2023-04-19 17:01

时间序列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、图形分析方法图形分析方法是一种最基本、最简单直接的方法，即绘制图形，肉眼判断。
Pysamlam·2023-04-19 17:58

时间序列平稳性检验—R语言KPSS检验

1.R语言函数ur.kpss()用R自带的google股价变化数据goog为例(可以通过导入fpp2包之后直接使用goog这个数组变量)。1.1对goog进行KPSS检验R代码为library(urca)summary(ur.kpss(goog))输出结果如下：这个结果怎么解释？没找到官方的太严格的资料。我根据一些参考资料中做了一些推断，仅供参考。（1）比较显然地，检验的结果是用Valueofte
南瓜派三蔬·2023-04-19 16:01

时间序列的平稳性检验方法汇总

来源：TimeSeries当我们有一个新的时间序列数据时，怎么判断它是否是平稳的呢？
Python数据之道·2023-04-19 16:59

时间序列平稳性的判断

1.看图法如果图像围绕某常数上下波动，则可能平稳如果是上升趋势，肯定不平稳2.ACF图PACF图如果是平稳序列，则这两个图或者拖尾，或者截尾自相关图（ACF）是一个三角对称的形式，这种趋势是单调趋势的典型图形3.ADF检验(即单位根检验)看p值，如果p值小于0.05，平稳adf.test(TimeseriesData)单位根（unitroot）在做ADF检验，也就是单位根检验时，需要先明白一个概念
codeuniverse·2023-04-19 16:57

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。
拓端研究室TRL·2023-04-19 12:01

Python调用Prometheus监控数据并计算

Prometheus是什么Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体，由go语言(golang)开发，是监控+报警+时间序列数据库的组合。适合监控docker容器。
、烟雨楼·2023-04-19 07:34

Pyts入门之时间序列的分类---SAX-VSM算法详解（三）

简介相信不少人会被这个标题唬住，什么叫SAX-VSM算法，其实并不难，容我细细道来。首先它来自2013年的"SAX-VSM:InterpretableTimeSeriesClassificationUsingSAXandVectorSpaceModel"这篇论文，全称为SymbolicAggregateapproXimationinVectorSpaceModel（在向量空间模型中进行符号聚合近似
XINFINFZ·2023-04-19 07:50

4/16学习周报

文章目录前言文献阅读摘要简介方法评估标准结果结论时间序列预测支持向量机SVM高斯过程GPRNNLSTMGRUtransformer总结前言本周阅读文献《Real-timeprobabilisticforecastingofriverwaterqualityunderdatamissingsituation
hehehe2022·2023-04-19 07:06

时间序列数据处理

1.时间戳timestamppandas.Timestamp2.时间索引DatetimeIndexpd.to_datetime()3.时间数据重采样resample的目的是提升或降低一个时间索引序列的频率image.png
何hw·2023-04-19 06:07

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。
·2023-04-19 01:44

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。
·2023-04-19 01:10

舆情&传染病时空分析文献阅读笔记

该文提出一种结合时间序列聚类与空间统计的国家关系交互网
无知的研究生·2023-04-18 23:32

时间序列分析的基本流程（R语言版——实验篇）

数据处理1.导入数据（.csv）能导入绝大所数形式的格式文件ex52f1f1Call:arima(x=delatex_52series,order=c(3,0,0))Coefficients:ar1ar2ar3intercept-0.7603-0.7078-0.57050.0186s.e.0.08180.08500.08160.1815sigma^2estimatedas29.34:loglike
今日说"法"·2023-04-18 23:31

R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性

报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161原文出处：拓端数据部落公众号本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明。分析思路1.利用这么多天的数据，按照算法先算出每天的日平今年空载率，绘制成曲线2利用一次平滑预测模型算出这么多天的预测日平均空载率，其中的平滑常数分别带入我假设的那三种数值，求出预测
·2023-04-18 22:04

时序数据交叉验证方法与python实现

折交叉验证方法时序数据交叉验证方法方法1：窗口拆分方法2：带间隔的窗口拆分方法3：拓展窗口切分时序交叉验证python复现传统N折交叉验证方法传统的N折交叉验证示意图如下图所示：时序数据交叉验证方法由于时间序列数据存在时序关系
呆萌的代Ma·2023-04-18 21:00

量化择时——LSTM深度学习量化择时（第1部分—因子测算）

https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/129909497但是因为股票序列本身就是时序数据，因此在计量经济学中很早就以股票数据为例，讲解时间序列数据的分析的案例
呆萌的代Ma·2023-04-18 21:57

时间序列数据的采样和画图

时间序列数据的采样和画图时间序列数据的采样和画图引入相关库时间序列数据的采样时间序列数据的画图时间序列数据的采样和画图引入相关库importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries
法蒂芬·2023-04-18 18:05

python查看时间序列数据的季节规律matplotlib画时间（10分钟为间隔）序列坐标

目录0问题描述1.案例12.案例2参考资料0问题描述将多个时间序列数据，绘制到一张图上，每段时间序列数据一般只有几个月，少则1个月左右，想看它们的季节规律，需要去除年份，只看月份。
赵孝正·2023-04-18 18:31

【啃书系列】机器学习（1）

【啃书系列】——机器学习第一部分工业蒸汽量预测1、赛题模型总括【机器学习】（1）回归预测模型输入：实值或者是离散数输出：一个连续值域上的任意值分类：多元回归问题：多个输入变量的回归问题时间序列预测问题：
找不到没用过的名字了·2023-04-18 17:46

最强最全面的大数据SQL面试题和答案【二】

合并与拆分八、模拟循环操作九、不使用distinct或groupby去重十、容器--反转内容十一、多容器--成对提取数据十二、多容器--转多行十三、抽象分组--断点排序十四、业务逻辑的分类与抽象--时效十五、时间序列
程序员的隐秘角落·2023-04-18 17:02

机器学习---结课论文

机器学习与隐私保护结课论文时间序列数据的隐私保护机器学习方法与挑战摘要：随着大数据时代的到来，时间序列数据在各个领域被广泛应用。然而，如何在利用这些数据的同时保护用户隐私成为了一个亟待解决的问题。
末世灯光·2023-04-18 16:13

关于DTFT、DFT和FFT的理解

首先，时域信号可以看做是一个离散时间序列x[n]x[n]x[n]，其中nnn是时间点。
蓝蓝天空下的阿钰·2023-04-18 13:07

时间序列分析卫星重力梯度观测值

阚昊宇1时间序列图导入数据，共2880历元（86370s）数据，取前2400历元（72000s）数据作为训练集，后480历元作为测试集。
Canvaskan·2023-04-18 13:55

数据分析之Pandas 基础入门

pandas支持的数据结构如下：SQL或Excel类似的数据有序或无序的时间序列数据。带行列标签的矩阵数据任意其他形式的观测、统计数据集。
在奋斗的大道·2023-04-18 12:19

Apache Superset 1.2.0教程 （三）—— 图表功能详解

对于图表的类型可以分为以下几类：时间序列图表：这类图表显示随时间变化的数据，最适
大数据流动·2023-04-18 10:15

心率变异性HRV (Heart Rate Variability) 的意义及评测方法

最常用的心率变异分析根据心电图中的R波，计算出相邻R波之间的时间间隔形成一时间序列。目前通常对这一序列在时域或频域进行进一步分析。
加1健康科技·2023-04-18 03:29

Python数据分析(七)：利用pandas处理时间序列数据

数据分析经常会遇到带有时间序列的数据，接下来我们看一下，利用pandas如何处理这类数据。
没才艺的华哥·2023-04-18 02:07

Excel-VBA 快速上手（十三、日期的常见用法）

文章目录1.获取系统时间2.更细力度的提取时间3.格式化显示日期3.日期差计算4.日期加减5.时间序列化1.获取系统时间常见的三个获取系统时间的方式：Date获取当前系统时间的年月日Time获取当前系统时间的时分秒
ares5k·2023-04-17 21:15

ACM TechNews摘要（1）——深度学习驱动的引力波探测

深度学习采用了结合相对论数值模拟和LIGO实测数据的过滤器，以及端到端的时间序列信号处理方法。与传统引力波检测算法相比，深度过滤器在相似的敏感性前提下，达到更低的错误率和更加高效
Luccas_Wang·2023-04-17 21:20

Transformer时序

最近，针对时间序列预测(TSF)任务的基于Transformer的解决方案激增，尤其是针对具有挑战性的长期TSF问题。
曾小健量化博士Dr·2023-04-17 12:52

基于Transformer模型的时间序列预测代码

用MATLAB编写的Transformer时间序列预测代码版本是2020b,代码如下：%导入数据%data=csvread('data.csv');%data.csv是你的数据集，可以替换为你自己的数据
菜逼研究生一个·2023-04-17 10:39

时间序列预测方法总结

时间序列预测方法总结数据准备方法1：朴素法方法2：简单平均法方法3：移动平均法方法4：简单指数平滑法平面预测优化方法5：霍尔特(Holt)线性趋势法方法6：Holt-Winters季节性预测模型加法分量形式方法
su_n_y_·2023-04-17 10:08

MediaPipe之iOS开发

MediaPipe是谷歌开源的机器学习框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。
猪猪行天下·2023-04-17 08:00

一文囊括序列预测方法(源码)

1时间序列时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。
算法进阶·2023-04-17 06:12

voxel-wise和ROI-wise

你比如在做功能连接的时候，基于voxel做的话，你选择一个或多个种子点，然后每个种子点的平均时间序列与全脑每个体素的时间序列做相关性分析，做出来就是种子点的全脑功能连接图；基于ROI做的话，你选择多个ROI
novenine·2023-04-17 04:23

时间序列教程 四、自回归和移动平均模型

一、本节目标了解自相关函数（ACF）。了解部分自相关函数（PACF）。了解自回归和移动平均模型是如何工作的。使用Python来拟合自相关模型。二、ACF和PACF1、自相关函数（ACF）测量信号与自身延迟数据的相关性。它用于发现信号中的重复模式，例如周期性信号的存在。其中为平均值，为方差2、偏自相关函数（PACF）滞后k处的部分自相关是和之间的自相关。
坐望云起·2023-04-17 02:37
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