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【BP时序预测】基于BP神经网络的时间序列预测附matlab完整代码

⛄内容介绍基于BP神经网络的时间序列预测是一种常用的预测方法，它可以通过训练神经网络模型来学习时间序列数据的内在模式和趋势，并用于未来的预测。

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:56

Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU-Mutilhead-A

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:56

利用滑动窗口法来制作时序数据集

这里写目录标题撰写背景什么是数据滑窗代码实现单特征时间序列多特征时间序列注意事项总结撰写背景面向数据分析的小白，水平有限，错误难免，欢迎指正。

Stanford_sun·2024-02-13 21:57

Python 3 时间序列可视化指南

简介时间序列分析属于统计学的一个分支，涉及对有序的、通常是时间性的数据进行研究。当适当应用时，时间序列分析可以揭示意想不到的趋势，提取有用的统计数据，甚至预测未来的趋势。

张无忌打怪兽·2024-02-13 19:17

【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架，名为“时间邻域编码”（TemporalNeighborhoodCoding，TNC），用于学习非平稳时间序列的可泛化表示

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-13 11:39

用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？

Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

东方草堂的数据·2024-02-13 09:26

时间序列预测——BiGRU模型

时间序列预测——BiGRU模型时间序列预测是指根据历史数据的模式来预测未来时间点的值或趋势的过程。

Persist_Zhang·2024-02-13 09:46

使用深度学习进行“序列到序列”回归

要训练深度神经网络以根据时间序列数据或序列数据预测数值，可以使用长短期记忆(LSTM)网络。此示例使用[1]中所述的涡轮风扇发动机退化仿真数据集。

jk_101·2024-02-13 06:02

时间序列分解

1、时间序列分解1.1时间序列的组成部分一个时间序列往往是一下几类变化形式的叠加或耦合：长期趋势(Seculartrend,T)，季节变动(SeasonalVariation,S)，循环波动(CyclicalVariation

文哥的学习日记·2024-02-13 05:38

探索XGBoost：时间序列数据建模

但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据，包括数据准备、特征工程和模型训练等方面，并提供相应的代码示例。

Echo_Wish·2024-02-13 05:22

MongoDB聚合：$densify

其主要的用途有：补齐时间序列数据。为分组数据添加缺失值。为指定的值范围填充数据。

原子星·2024-02-13 04:57

《随机漫步的傻瓜》：第6章：偏态与不对称性

我无法接受单靠过去的一个时间序列，作为未来表现的指针。因为随机性的存在，这个世界总是有稀有事件的发生，稀有事件总是出乎意料地发生，否

国俊带你学投资·2024-02-13 00:55

GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示（Mapbiomas 集成包）内含使用教程和下载链接

巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划，这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动分类器功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列

此星光明·2024-02-12 15:41

GEE数据集——巴西年度土地覆被和利用地图

巴西年度土地覆被和利用地图ç巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列

此星光明·2024-02-12 15:39

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。

hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

Pandas数据清洗大百科：从基础到高级，解锁数据处理的奇妙世界【第71篇—python：数据清洗】

数据类型转换7.去重8.大小写转换9.重命名列10.自定义函数应用11.合并与连接12.索引重置13.缺失值插值14.日期解析15.分组与聚合16.透视表与交叉表17.字符串处理18.异常值检测与处理19.时间序列处理

一见已难忘的申公豹·2024-02-12 07:26

task3 特征工程

1.采用tsfresh工具包提取时间序列特征导入工具包：提取特征：融合之前单变量特征之后，预测变差......哭

1598903c9dd7·2024-02-12 01:03

SMA-CEEMDAN时序分解 | Matlab实现利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于黏菌算法优化完备经验变模态的信号去噪方法，称为SMA-CEEMDAN。该方法将黏

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

【论文阅读】一文读懂Mamba：具有选择状态空间的线性时间序列建模

Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesMamba：基于选择状态空间的线性时间序列建模论文两位作者AlbertGu和TriDao

啵啵菜go·2024-02-11 21:27

Python Pandas 中的 shift() 函数，实现数据平移的完美利器！

Sitin涛哥·2024-02-11 11:01

季节性预测matlab,去除时间序列季节性周期的方法

参考文献用NQT方法去除时间序列的季节性周期(譬如金融、流量等时间序列以一年为周期，当时间序列样本的采样点小于一年时，如日流量、月流量等，这个季节性周期是非常明显的)。

weixin_39769740·2024-02-11 05:10

时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现

ARMA是一种平稳时间序列模型，即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列，而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。

Icy Hunter·2024-02-11 05:09

时间序列之周期性

针对时间序列的趋势和季节性，我们可以很容易地利用“时间相关”的属性进行建模，即直接从时间索引中得出特征。但是有些情况下，一些时间序列只能利用“序列相关”属性，即使用序列的历史值作为特征。

沉住气CD·2024-02-11 05:39

时间序列之趋势

在时间序列中，趋势成分表示序列均值持续的、长期的变化。趋势是一个序列中移动最慢的部分，但却代表最重要的时间尺度。在产品销售的时间序列中，随着越来越多的人逐年了解该产品，市场扩张就可能会产生增长的趋势。

沉住气CD·2024-02-11 05:08

时间序列之季节性

当一个时间序列的均值有规律的、周期性的变化时，我们就说这个时间序列表现出季节性。季节性的变化通常是遵循时间的——以一天、一周或一年为单位重复。时间序列中的四种季节性模式这里介绍两种季节性特征。

沉住气CD·2024-02-11 05:38

【Data Procession】马尔可夫转换场

马尔科夫转换场（MarkovTransitionField）是一种将时间序列数据转换成二维图像的方法。马尔可夫转换场（MTF）是计算机视觉和图像处理中用于表示和分析视频序列中时空模

咸鱼鲸·2024-02-11 04:21

时间序列预测——BiLSTM模型

时间序列预测——BiLSTM模型时间序列预测是指利用过去的观测数据来预测未来一段时间内的数据走势。

Persist_Zhang·2024-02-10 20:32

【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料（非常详细的算法学习和路线）小白推荐

《数学建模算法与应用》主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。

阿贵学长·2024-02-10 18:17

MATLAB环境下一维时间序列信号的同步压缩小波包变换

时频分析相较于目前的时域、频域信号处理方法在分析时变信号方面，其主要优势在于可以同时提供时域和频域等多域信号信息，并清晰的刻画了频率随时间的变化规律，已被广泛用于医学工程、地震、雷达、生物及机械等领域。线性时频分析方法是将信号分解为时域和频域中基的加权和，例如短时傅里叶变换STFT和小波变换WT。短时傅里叶变换利用短窗口沿时间尺度移动以对信号进行切片，可以获得每个片段的局部傅里叶谱，揭示信号的变化

哥廷根数学学派·2024-02-10 15:10

计算一个时间序列中的元素属于一年中的第几季度

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-数据分析】计算一个时间序列中的元素属于这一年中的第几季度Series.dt.quarter[太阳]选择题以下代码的输出结果中正确的是

刘经纬老师·2024-02-10 13:47

Python 数据分析

下面列出统计分析的几个核心内容：描述统计，统计推断，概率论；抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；线性回归，时间序列；数据分析工具SQL语言数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。

CFF_伊人·2024-02-10 12:17

从入门到实战，32节时间序列实战课！

时间序列的出现是为了解决带有时间戳，并考虑了数据点之间的时间相关性的数据，相信大家在学习时序中遇到了不少的难点。

机器学习与AI生成创作·2024-02-10 11:52

在Python和R语言中使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型

当然是时间序列建模。从预测产品的销售到估计家庭的用电量，时间序列预测是任何数据科学家都应该知道的核心技能之一，如果不是精通的话。

公子曼步·2024-02-10 07:17

12个最常用的matplotlib图例！！

文章目录1、折线图2、散点图3、直方图4、柱状图5、箱线图6、热力图7、饼图8、面积图9、等高线图10、3D图11、时间序列图12、树状图总结1、折线图折线图（LinePlot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:14

ICLR 2024 时间序列（Time Series）论文

本文总结了2024ICLR录用的有关时间序列论文，其中包含了时间序列预测，分类，插补以及气象预测，大模型在时间序列建模等的应用。供大家学习，欢迎大家补充。其中目前炙手可热的两个技术大模型和扩

STLearner·2024-02-10 06:08

NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结

本文总结了NeurIPS23时间序列（不含时空数据，已经另外总结）的相关论文。包括时间序列预测，分类，异常检测，因果发现，交通，医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.

STLearner·2024-02-10 06:07

WWW 2024 | 时间序列（Time Series）和时空数据（Spatial-Temporal）论文总结

本文总结了WWW2024有关时间序列（TimeSeries）和时空数据（Spatial-Temporal）的相关文章，部分挂在了arXiv上。

STLearner·2024-02-10 06:06

MATLAB实现LSTM时间序列预测

LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。

AI Dog·2024-02-10 06:57

卷积层Conv1d包含的元素分别是什么，经过卷积层，数据的形状发生变化吗？

nn.Conv1d是一个一维卷积层，它通常用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。这个层包含以下主要元素：输入通道数（In_channels）：这是输入数据的通道数。

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

SQL金融_使用MySQL窗口函数计算简单移动平均(SMA)值

SQL金融_使用MySQL窗口函数计算简单移动平均(SMA)值1.前言滑动/移动平均(MovingAverage,MA),又称移动平均线，是技术分析中一种分析时间序列的常用工具。

Mostcow·2024-02-10 00:34

Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting

摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。

AyyB·2024-02-09 23:30

深度学习在农作物病虫害识别中应用

这些模型可以在时间序列数据上进行训练，并且能够捕捉到历史数据中的模式。因此，在农作物病虫害识别中，这些模型可以用来识别病虫害的发展趋势。

yhbbobo·2024-02-09 22:56

请用python写一个基于时间序列的山脊图(Ridgeline plot）可视化代码，

下面是一个使用Python和matplotlib库绘制基于时间序列的山脊图的代码示例：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd

八位数花园·2024-02-09 21:25

探秘时间序列分析：解锁时光之门

欢迎来到时间序列分析的世界！时间序列是我们生活中无处不在的，从股票价格到气象数据再到心率变化，时间序列分析帮助我们理解并预测这些数据背后的规律和趋势。

洞深视界·2024-02-09 19:12

时间序列模型的应用及探究

时间序列模型的应用及探究时间序列：将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。

零物购·2024-02-09 14:33

python 的statsmodels库如何使用,有哪些功能

时间序列分析：statsmodels库提供了许多用于时间序列分析的函数和类，包括ARIMA、VA

openwin_top·2024-02-09 14:32

statsmodels专栏4——深度解析：Python中的Statsmodels库时间序列分析

时间序列分析在数据科学领域中占据着重要地位，它不仅帮助我们理解数据的趋势和模式，还能够提供对未来趋势的预测。

theskylife·2024-02-09 14:31

精选 | 2018年3月R新包推荐

黄小伟，先后从事游戏、社交及金融数据研究及应用，目前就职网易杭州2018年3月份，共有约200个R新包收录于CRAN，本文选摘了其中40个新包加以功能简述，主要包括：计算方法、数据、数据科学、科学、统计、时间序列

黄小伟Yeah·2024-02-09 11:34

C++算法之双指针、BFS和图论

日志统计分析思路前一区间和后一区间有大部分是存在重复的我们要做的就是利用这部分来缩短我们查询的时间并且在使用双指针时要注意对所有的博客记录按时间从小到大先排好顺序因为在有序的区间内才能使用双指针记录两个区间相差相当于把一个有序的时间序列进行每次递增

算法下的星辰曲·2024-02-09 09:28

数学建模-灰色预测最强讲义 GM（1，1）原理及Python实现

目录一、GM（1，1）模型预测原理二、GM（1，1）模型预测步骤2.1数据的检验与处理2.2建立模型2.3检验预测值三、案例灰色预测应用场景：时间序列预测灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，

Terry_trans·2024-02-09 08:56

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