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
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
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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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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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
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
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
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2024-02-05 15:42:49
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# 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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# Pytorch进行时序预测的入门指南
时序预测是机器学习中一个重要的领域，特别是在金融、气象等时间敏感的数据领域。使用Pytorch进行时序预测非常简单，下面我会指导你从头到尾实现一个基本的时序预测模型。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解整个流程。以下是实现Pytorch时序预测的步骤：
| 步骤 | 说明
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
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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时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。通常，时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“单步预测”，因为仅要预测一个时间步。例如，给定最近7天观察到的温度：单步预测仅需要在时间步骤8进行预测。在一些时间序列问题中，必须预测多个时间步长。与单步预测相比，这些称为多步时间序列预
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2023-12-01 15:42:02
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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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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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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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时间序列预测法按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。回归分析预测法
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2023-12-26 10:21:53
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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
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
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2024-01-19 23:14:28
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一、介绍1.1 背景1.2 发展历史一般来说，谈及DL领域时序预测，首先大家会想到RNN类的模型，但RNN在网络加深时存在梯度消失和梯度爆炸问题。即使是后续的LSTM，在捕捉长期依赖上依然力不从心。再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型
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2023-12-19 20:36:23
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第一次参加竞赛，评测新冠疫情未来预测。 给该地区历史几个月的新冠新增数据，然后预测未来一周的新冠。 官方给的历史数据如下：后面采用的是LSTM进行预测，PyTorch实现：class LSTMpred(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_dim):
super(LSTMpred, self).__init__(
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2023-10-26 14:26:47
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