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从具有结构突变的时间序列进行预测

是一种在云计算领域中常见的问题。结构突变指的是时间序列中出现突然的变化或者转折点，这种变化可能是由于外部因素的影响或者系统内部的变化引起的。

为了从具有结构突变的时间序列进行预测，可以采用以下步骤：

数据收集和预处理：首先，需要收集相关的时间序列数据，并进行预处理。预处理包括数据清洗、去除异常值、填补缺失值等操作，以确保数据的质量和完整性。
结构突变检测：接下来，需要对时间序列进行结构突变检测，以确定是否存在突变点。常用的结构突变检测方法包括基于统计学的方法（如均值方差检验、CUSUM算法）、基于模型的方法（如ARIMA模型、分段线性回归模型）等。
模型选择和训练：根据结构突变检测的结果，可以选择合适的预测模型进行训练。常用的预测模型包括ARIMA模型、神经网络模型（如LSTM、GRU）、支持向量回归（SVR）等。在训练模型时，可以采用交叉验证等方法来评估模型的性能。
预测和评估：使用训练好的模型对未来的时间序列进行预测，并评估预测结果的准确性。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
应用场景：从具有结构突变的时间序列进行预测的应用场景广泛，包括金融市场预测、天气预测、交通流量预测等。通过对时间序列的预测，可以帮助决策者做出更准确的决策，提高效率和效益。

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相关搜索:python中的时间序列预测 R- ARIMA、TBATS、UCM、贝叶斯结构时间序列预测 Tensorflow:预测时间序列预测中的增长因子从时间序列预测中提取值从预测stl分解继续时间序列的季节性使用dyplr进行group_by，然后对时间序列数据进行突变使用keras对具有不同大小序列的时间序列进行分类具有多个n个数字的时间序列数据预测基于GCP AutoML的时间序列预测基于Keras的LSTM时间序列预测

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NeurIPS 2021 | 微观特征混合进行宏观时间序列预测

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最近使用深度学习进行时间序列预测而不是经典方法涌现出诸多创新。本文将为大家演示一个基于 HuggingFace Transformers 包构建的概率时间序列预测的案例。...概率预测通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。然而，当处理大量时间序列时，在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的，这使模型能够从许多不同的来源学习潜在的表示。...深度学习非常适合训练全局概率模型，而不是训练局部点预测模型，因为神经网络可以从几个相关的时间序列中学习表示，并对数据的不确定性进行建模。...时间序列Transformer 这篇博文中，我们将利用传统 vanilla Transformer 进行单变量概率预测任务 (即预测每个时间序列的一维分布)。...预测的过程会从测试实例采样器中获得数据。采样器会将数据集的每个时间序列的最后 context_length 那么长时间的数据采样出来，然后输入模型。

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股票预测 lstm(时间序列的预测步骤)

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