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
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
# 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）
时序卷积网络（Temporal convolutional network， TCN）的提出是为了是卷积神经网络具备时序特性，与多种RNN结构相对比，发现在多种任务上TCN都能达到甚至超过RNN模型。 TCN主要基于因果卷积和膨胀卷积（Dilated Convolution）因果卷积 从直观上来说，它类似于将卷积运算「劈」去一半，令其只能对过去时间步的输入进行运算。对于 TCN 所使用的一维卷积
介绍许多文章关注二维卷积神经网络。它们特别用于图像识别问题。1D CNN在一定程度上被涵盖，例如用于自然语言处理(NLP)。很少有文章解释如何构建一个1D CNN。本文试图弥补这一差距。什么时候应用1D CNN?CNN可以很好地识别数据中的简单模式，然后使用这些模式在更高的层中形成更复杂的模式。当您希望从整体数据集的较短(固定长度)片段中获得有趣的特征，且特征在片段中的位置相关性不高时，1D CN
时序预测 | Python基于CNN-transformer时间序列预测
HTNE是北航老师提出的针对时序网络(temporal network)嵌入的一个模型，论文发表在2018年KDD上。时序网络，即网络是随时间动态变化的（节点和边会增加或减少）。文章研究了时序网络的embedding问题，旨在建模网络的时序形成模式，从而提升网络embedding的效果。文章通过节点的邻居形成序列（neighborhood formation sequence）建模节点的演变过程，
导读怎么样来理解近期异常火热的深度学习网络？深度学习有什么亮点呢？答案事实上非常简答。今年十月份有幸參加了深圳高交会的中科院院士论坛。IEEE fellow汤晓欧做了一场精彩的报告，这个问题被汤大神一语道破，他说深度学习网络说白了就是一个多层的神经网络。同20年前相比，计算机硬件性能提升非常多，有了实现处理大数据和并行运算的能力，deep learning才被又一次重视起来。这里，再反复一遍CNN
时序预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测
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
当需要根据已有的时间序列数据，预测未来多个时刻的状态时，被称之为时间序列多步预测。 时间序列多步预测有五种策略，分别为： 1、直接多步预测（Direct Multi-step Forecast） 2、递归多步预测（Recursive Multi-step Forecast） 3、直接递归混合预测（Direct-Recursive Hybrid Forecast） 4、多输出预测（Multiple
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2023-07-19 22:13:58
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光伏功率预测！Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型时序预测
光伏功率预测！Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型时序预测
最近我在进行论文的写作，接下来会将自己做的对比算法分享给大家，以帮助像我一样遇到问题想来上求救的小伙伴们。我采用的数据集为PeMS04和PeMS08，如果有使用相同数据集的小伙伴们可以一起交流。 做到ARIMA对比算法时，发现固定order的ARIMA算法无法做到对所有全时空路网节点的流量进行预测，会出现报错情况。因为路网所有节点的交通流量不一定都符合同一ARIMA参数，便采用auto_arima
网上对时序问题的代码详解很少，这里自己整理对CNN和RNN用于时序问题的代码部分记录，便于深入理解代码每步的操作。 本文中涉及的代码：https://github.com/EavanLi/CNN-RNN-TSF-a-toy一、1D-CNN1. Conv1d的接口class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=
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2023-12-09 22:39:26
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文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
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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T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic PredictionAbstract准确、实时的交通预测是智能交通系统的重要组成部分，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。然而，由于受城市路网拓扑结构和动态随时间变化规律的制约，交通预测一直被认为是一个开放的科学问题。为了同时捕获网络的时空相关性，本文提出了一种基于神经网
一、 数据集1. 数据分析 首先，先看看数据集长什么样。 这是最简单的单变量时间序列数据，是自2016/11/01到2021/10/29的上证医疗指数收盘价，由于这是单变量时间序列数据，所以不需要考虑特征工程，对
时序预测 | MATLAB实CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测目录时
原创
2022-12-15 15:14:55
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