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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文章目录一、时间序列分割TimeSeriesSplit1、TimeSeriesSplit的分割数据集的原理2、girdsearchcv和时序数据结合二、时间序列预测需要注意的问题1、传统时序建模的方法：2、现代预测方法3、注意问题3.1 概念漂移3.2 序列的自相关性3.3 训练集和测试集的划分3.4 时间序列基本规则法-周期因子3.5 利用时间特征做线性回归其它 一、时间序列分割TimeSer
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2023-09-03 15:41:13
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# 深度学习时序预测入门指南
时序预测是深度学习中一个有趣且挑战性的任务，常用于金融预测、气象分析和设备故障检测等领域。本文将指导您如何使用深度学习进行时序预测，包括整个流程、必要的代码和解释。通过以下几个步骤，您可以实现自己的时序预测模型。
## 流程概览
以下是实现深度学习时序预测的基本步骤：
| 步骤 | 描述
TSDataset
TSDataset 是 PaddleTS 中一个主要的类结构，用于表示绝大多数的时序样本数据，并作为PaddleTS其他算子的输入以及输出对象。TSDataset 包涵两类时序数据：待预测目标：表示希望被预测的时序序列协变量：无需被预测的时间序列，协变量的加入通常用于辅助提高模型预测的效果TSDataset支持的时序样本数据可以分为：单变量数据，只包含单列的预测目标，同时可以包
论文题目：Multilevel Wavelet Decomposition Network for Interpretable Time Series Analysis （发表在KDD2018上，作者单位为北航）1 背景时序数据分析方法可以分为基于时域和基于频域的方法。基于时域的方法将时序数据当作有序点的序列，然后分析这些点的相关性。基于频域的方法利用一个转换算法（如离散傅里叶变换，Z变换等）将时
# 深度学习与预测数据集
## 引言
深度学习作为一种强有力的机器学习方法，近年来广泛应用于预测模型的构建。其能力在于能够处理大量复杂的数据，通过多层神经网络从中提取特征，进而进行有效的预测。本文将介绍深度学习在数据预测中的基本概念和实现步骤，并提供代码示例，以及相应的流程图和甘特图，以便读者能够更好地理解。
## 深度学习概述
深度学习是机器学习的一个子领域，通过构建深层神经网络来学习并
文章目录0 介绍(1)简介(2)版本1 申请与下载1.1 申请1.2 使用数据脚本下载指定序列2 将下载的数据序列进行转化(1)使用python2.7(ubuntu18.04自带环境)----采用方案报错1：报错2(3)使用python3.8(anaconda创建环境)----弃用方案/参考意义报错1报错2(3)其他序列同样处理：3附录3.1 python2.7(ubuntu18.04自带环境)
TF 2.0 - 时间序列预测入门最近 Google 正式将 TensorFlow 2.0 作为默认 TensorFlow 版本了，作为一名初学者，决定用相对易用的新版的 TensorFlow 来进行实践。在接下来的内容中，我将记录我用 LSTM 和 Beijing PM2.5 Data Set 来进行时间序列预测的过程。因为 ipynb 文件里都包含图片，所以在文章里就不上图了哈。0. 环境Pa
## 深度学习数据集划分
在深度学习中，数据集的划分是非常重要的一步。正确的数据集划分可以帮助我们评估模型的性能，并且避免在训练和测试中出现过拟合的问题。本文将介绍常用的数据集划分方法，并提供相应的代码示例。
### 数据集划分方法
在深度学习中，常用的数据集划分方法有三种：训练集、验证集和测试集。
1. 训练集（Training Set）：用于训练模型的数据集。训练集应该包含足够多的样本
原创
2023-10-19 04:52:43
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机器学习中数据集划分方法1.留出法（hold-out） 例如我们现在有一个包含m个样例的数据集D = {(x1,y1),(x2,y2)···，(x3,y3)}，需要训练、测试，就要对其进行划分，分为训练集S，测试集T。 该方法直接将数
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2023-10-27 07:41:54
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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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系列文章目录 文章目录系列文章目录内容介绍一、 时序预测介绍1、基本概念2、应用场景3、评价指标二、时间序列特性1.时间序列分解三、时序预测方法1、Arima2、Facebook Prophet3、树模型4、线性回归5、神经网络总结 内容介绍本文内容整理自“深度之眼”《数据竞赛中的时间序列预测》课程，详情请咨询文末微信一、 时序预测介绍1、基本概念预测： 指提供一段时间内某变量y值的变化情况， 求
1.文章信息本次介绍的文章是2020年发表在IEEE 智能交通系统汇刊上的《T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction》。2.摘要为了同时捕获空间和时间依赖性，本文提出了一种新的基于神经网络的交通流预测方法——时间图卷积网络(T-GCN)模型，该模型将图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU
在过去，国内发电以煤、石油和天然气等不可再生资源为主，然而这并不利于环境保护，而且不可再生资源的存量已经越来越少。因此，更加环保的、可再生的新能源就成为了替代资源并已经逐渐应用于发电领域。其中，风能是未来最有前景的新能源之一。去年我国风电发电量4057亿千瓦时，差不多相当于四个三峡电站2019年的发电量。 然而风能发电也存在一定的局限性。随机变化的风速、风向导致风电场输出功率具有波动性、
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2023-12-25 12:47:25
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铜灵 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI就怕前脚刚立志搞个新研究，后脚就发现没有合适的数据集可用。AI工程师从入门到放弃，可能就是这么一会的功夫。别找了，现在深度学习数据集也能自制了。在这份教程中，来自fast.ai的小哥哥Francisco Ingham就想手把手教你，如何利用谷歌图片搜索，DIY一份自己的深度学习数据集出来，还不会违反谷歌服务条例。整装待发，这样的好事其实需要六步
# 深度学习分类数据集如何划分
深度学习是一种机器学习的方法，适用于对大规模数据进行特征学习和模式识别。在实际应用中，数据集的划分对于模型的训练和评估至关重要。本文将介绍如何划分深度学习分类数据集，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 数据集划分方法
对于深度学习分类任务，常用的数据集划分方法包括随机划分和交叉验证。随机划分将数据集分为训练集和测试集，通常按照一定比例划分。交叉验证则将数
今天听了一个数据分析的培训：数据的深度与假象。也没有听太懂，总结几个点分享下：1. 数据的含义只有和人的行为联系起来才有意义；比如苹果手机的销量，是因为其主流用户的想法导致的；2. 简单的，脱离人性的拟合预测是不靠谱的，举例，三星的手机销量一直直线上升，但预测它明年也会上升不太合理；3. 对人群分类进行分析是正确分析的前提，分类的标准包括学历水平，年龄，收入等；不加区别的统计分析，难以得出有意义的
# MATLAB 深度学习预测 数据集设置教程
在深度学习中，数据集的准备是一个至关重要的步骤，成功的模型预测离不开高质量的数据输入。下面我们将详尽地介绍如何在MATLAB中进行数据集设置来实现深度学习预测的过程。我们会首先列出整个流程，接着逐步讲解每一步所需的代码。
## 流程概览
以下是建立数据集并进行深度学习预测的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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
1. 引入滑动窗口的原因TCP传输的特点：TCP每发送一次数据，都要进行一次应答，只有当上一个数据包接收到应答了，才能发送下一个。这样的传输方式有一个缺点：数据包的往返时间越长，通信的效率就越低。2. 滑动窗口的概念为解决这个问题，TCP 引入了窗口这个概念。即使在往返时间较长的情况下，它也不会降低网络通信的效率。那么有了窗口，就可以指定窗口大小，窗口大小就是指无需等待确认应答，而可以继续发送数据
