XGBoost是用于分类和回归问题的梯度提升集成方法的一个实现。XGBoost是为表格式数据集的分类和回归问题而设计的，也可以用于时间序列预测。通过使用滑动时间窗口表示，时间序列数据集可以适用于有监督学习。下面我们一起来学习下：1、xgboost安装：pip install xgboost也可以使用scikit-learn API中的XGBRegressor包装类2、例子讲解让我们用一个例子来具体
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2024-01-08 19:30:18
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1. 时序预测模型1.1 分类统计学模型，较为经典的AR系列，包括AR、MA、ARMA以及ARIMA等，另外Facebook（Meta）推出的Prophet模型，其实本质上也是一种统计学模型，只不过是传统的趋势、周期性成分的基础上，进一步细化考虑了节假日、时序拐点等因素的影响，以期带来更为精准的时序规律刻画；机器学习模型，在有监督机器学习中，回归问题主要解决的是基于一系列Feature来预测某一L
引言时间序列建模的主要目标之一就是对时间序列未来取值的预测. 而另一个最重要的目标即是对预测精确性的评估.可以说之前的所有知识都是为预测与评估作准备的.所谓预测就是利用已观测样本数据,对未来某时刻的取值进行估计. 对时间序列预测,基于这样一个假设: 已观测信息包含时间序列模型的所有信息,其中一部分是可读的,基于可读信息,可以构建时间序列模型,此模型在一定的精度要求下, 可以作为真实模型的近似.最佳
单实例单指标过去3个月是10万，单region有1万实例，单region单指标是10亿数据，6节点集群，时间序列可以分为平稳序列，即存在某种周期，季节性及趋势的方差和均值不随时间变化的序列（平稳就是围绕着一个常数上下波动），及非平稳序列arima和arma区别：关键的差别是有没有进行差分运算，不过差分运算会让人难懂模型的经济意义，差分的阶数也不能太高，否则会浪费过多的信息。传统时序数据分析预测怎么
论文标题： Triformer: Triangular, Variable-Specific Attentions for Long Sequence Multivariate Time Series Forecasting 摘要各种现实应用依赖于遥远未来的信息来进行决策，因此需要高效和准确的长序列多元时间序列预测。尽管最近的基于注意力的预测模型在捕捉长期依赖性方面表现出很强的能力，但它们仍然受到
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2023-12-15 21:19:13
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论文标题： Pyraformer: Low-Complexity Pyramidal Attention for Long-Range Time Series Modeling and Forecasting 论文链接： https://openreview.net/pdf?id=0EXmFzUn5I 源码链接： https://github.com/alipay/Pyraformer摘要根据过
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2024-01-21 02:03:14
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作者 | 大阳Vinc 前言时空序列问题包含两种形态：表格化数据和图片数据。而在这个系列此篇之前的文章所介绍的模型都是针对于解决图片数据问题。在这篇文章中，给大家介绍一种表格化数据的时空预测问题以及对应的一种模型。一、Address这是一篇IJCAI2018年的论文，来自北大的团队Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A D
1. 说明 Prophet是FaceBook开源的时序框架。非常简单实用，你不需要理解复杂的公式，看图，调参，调用十几行代码即可完成从数据输入到分析的全部工作，可谓懒人之利器。 在效果方面，我在同一项目中尝试了ARIMA，将星期和节假日作为特征代入GBDT，Prophet，相对来说，Prophet效果最好，当然这与数据有关，也不能一概而论。总之，Prophet效果挺好的，训练速度也挺快。 Prop
原创
2022-09-16 13:49:45
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论文解读 ——TimesNet 模型论文一：TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS 论文：https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oqtu文章解读本文是2023年2月ICLR发表出来的一篇关于深度学习的预测模型，该模型围绕时序变化建模展开，设计提出了时序基础模型TimesN
一、问题背景场景一：计量预测我们在使用阿里云的产品，能不能提供一下我们服务未来一周或者未来一天的相关计量指标的预测，方便计算服务外来的花费等问题？场景二：服务容量预测能否根据历史数据，预测一下，网站请求量的情况？存储容量的预测？OSS使用情况的预测？能否根据在ECS中的机器的使用情况，能否更好的辅助运维同学做各种资源的调度，让用户的服务更加弹性，提高服务的可用性？能否预测稳定业务的机柜和机架的电量
# 使用 PyTorch 进行时序预测的卷积神经网络模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）通常用于图像处理任务，但在某些时序预测任务中，它们也能展现出优异的性能。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的 CNN 时序预测模型，包括代码示例、模型架构，并使用 Mermaid 语法绘制序列图和状态图。
## 什么是时序预测
时序预测（Time Series Prediction）
本文尝试应用ARIMA时间序列模型对具有明显季节规律的月度时序数据进行预测，样本数据来源于本人项目工作中的某地区某行业电量（已脱敏处理），外加搜集了部分外部宏观经济、气象数据，时间跨度2017年1月至今。思路：将原始时序数据进行周期分解为趋势部分+周期部分+残差部分，趋势部分应用ARIMA建模预测，周期部分取历年月均值，残差部分计算残差上界、残差下界并应用Lasso回归模型基于外部影响因素建模预测
一、序预测分类及算法时序预测从不同角度看有不同分类，从实现原理的角度，可以分为传统统计学，机器学习（又分非深度学习和深度学习）。按预测步长区分，可以分为单步预测和多步预测，简单来说就是一次预测未来一个时间单元还是一次预测未来多个时间单元的区别。按输入变量区分，可以分为自回归预测和使用协变量进行预测，区别在于维度中是否含有协变量，例如预测未来销售量时，如果只接受时间和历史销售量数据，则是自回归预测，
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2023-12-26 08:07:11
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PinusDB概述随着互联网的发展，计算机硬件价格下降、体积小型化使得智能设备大量普及，例如：手环、共享单车、智能电表、环境监测设备、新能源汽车、汽车充电桩等等，这些设备在运营过程中会持续产生数据；针对这些数据的分析能为企业决策、产品升级、智能调度等提供了数据支撑，人类也将步入智能时代。由于智能设备数量巨大，这就对传统数据处理方式提出了挑战。松果时序数据库(以下也称PinusDB)是一个开源的时间
时序预测 | MATLAB实现ARIMA-BP组合模型时间序列预测
# Java 时序预测
在软件开发中，时序预测是一种重要的技术，用于分析和预测系统的行为。在Java编程中，我们可以利用一些工具和库来进行时序预测，并根据预测结果来优化系统的性能。本文将介绍Java中的时序预测以及如何使用相关工具进行预测和优化。
## 什么是时序预测？
时序预测是分析和预测时间序列数据的技术。时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，如价格、气温变化等。时序预测可以帮助我们
原创
2024-01-22 09:42:41
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引言在以往的时序预测中，大部分使用的是基于统计和机器学习的一些方法。然而，由于深度学习在时间序列的预测中表现并不是很好，且部分论文表述，在训练时间方面，用 Transformer、Informer 、Logtrace 等模型来做时间序列预测的效果甚至不如通过多层感知机与线性回归做加权。基于以上背景，近年来，学术界针对时间序列的特点，设计了一系列的深度学习架构模型。本篇文章将介绍 N-BEATS、N
# Python实现Prophet时序预测
在数据科学和机器学习的领域，时序预测是一个重要的任务。Facebook的Prophet是一个强大的工具，可以帮助我们对时间序列数据进行预测。本文将为刚入行的小白详细介绍如何使用Python实现Prophet时序预测，并分步骤解释每一步的具体操作及所需代码。
## 流程概述
下面是实现时序预测的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
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Facebook时间序列预测算法模型-prophetprophet(先知)是Facebook开源的一个时间序列预测算法。其是基于时间序列分解和机器学习的拟合来做的，其中在拟合模型的时候使用了pyStan这个开源工具，因此能够在较快的时间内得到需要预测的结果。prophet的算法里面考虑了四项，分别为：趋势项、季节项、剩余项和节假日效应。其中为趋势项，表示时间序列在非周期上面的变化趋势。为周期项或季
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2024-01-16 18:40:55
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1、总括时间序列是一种衡量事物随时间变化的数据类型。在一个时间序列数据集中，时间列本身不代表一个变量：它实际上是一个基本结构，可以使用它对数据集排序。由于我们需要应用特定的数据预处理和特征工程技术来处理时间序列数据，因此这种基本的时间结构使时间序列问题更具有挑战性。2、时间序列分析是要确定时间序列数据的内在结构并推断其隐藏特征，以便从中获得有用的信息。利用时序分析的原因。对历史时间序列数据的基本结
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2023-12-15 15:15:16
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