作者：杰少，南京大学硕士 本文基于 2021 “AI Earth”人工智能创新挑战赛-AI助力精准气象和海洋预测，梳理了时间序列赛事的实践和分析过程，提供了完整baseline方案。...时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。 ?...一、赛题背景 赛题简介 本次赛题是一个时间序列预测问题。...数据简介 本次比赛使用的数据包括CMIP5/6模式的历史模拟数据和美国SODA模式重建的近100多年历史观测同化数据。...测试数据说明 测试用的初始场（输入）数据为国际多个海洋资料同化结果提供的随机抽取的n段12个时间序列，数据格式采用NPY格式保存，维度为（12，lat，lon, 4）,12为t时刻及过去11个时刻，4为预测因子
介绍 在数据相关的职业生涯中遇到最痛苦的事情之一就是必须处理不同步的时间序列数据集。差异可能是由许多原因造成的——日光节约调整、不准确的SCADA信号和损坏的数据等等。...而且当使用它时，可能会无意中抵消另一个同步部分。幸运的是，在新的“动态时间规整”技术的帮助下，我们能够对所有的非同步数据集应用一种适用于所有解决方案。...动态时间规整 简称DTW是一种计算两个数据序列之间的最佳匹配的技术。换句话说，如果你正在寻找在任何给定时间从一个数据集到另一个数据集的最短路径。...可以使用下面的函数来创建时间序列图表。请确保时间戳采用正确的 dd-mm-yyyy hh:mm 格式，或者修改函数以适应你的数据。.../local_directory streamlit run synchronization.py 可以在同步之前和之后对数据进行可视化： 总结 动态时间规整可能是快速方便地同步时间序列数据的最有效的解决方案
Hive中 使用--hive-import 可将表导入到Hive中 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \ --username...training --password training \ --fields-terminated-by '\t' \ --table device \ --hive-import 使用avro的格式导入到...HDFS 使用--as-avrodatafile可将导入数据格式化成avro sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \ --username...table accounts \ --target-dir /loudacre/accounts-avro \ --null-non-string '\N' \ --as-avrodatafile 使用...parquet的格式导入到HDFS 使用--as-parquetfile可将导入数据格式化成parquet sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost
一、前述 指数平滑法对时间序列上连续的值之间的相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间， 那么预测误差必须是不相关的， 且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。...即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下， 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。 自回归移动平均模型（ ARIMA）是最常用的时间序列预测模型。...模型全称为差分自回归移动平均模型 (Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA) AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均 q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数...原理：将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量 仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...自相关函数ACF(autocorrelation function) 有序的随机变量序列与其自身相比较 自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性 公式： ? ?
时间序列预测是数据科学和商业分析中基于历史数据预测未来价值的一项重要技术。它有着广泛的应用，从需求规划、销售预测到计量经济分析。...其中一个为时间序列预测任务量身定制的库是skforecast。 在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。...skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。 数据集 我在本文中使用的数据集来自Kaggle，它通过加速度计数据提供了一个全面的窗口来了解各种体育活动。...结论 skforecast是在Python中掌握时间序列预测的一个非常好的选择。它简单易用，是根据历史数据预测未来价值的好工具。...如果您正在寻找一种轻松有效的方法来探索时间序列预测，skforecast是一个非常好的选择。
时间序列预测一直是数据科学领域的一个热门研究课题，广泛应用于能源、金融、交通等诸多行业。传统的统计模型如ARIMA、GARCH等因其简单高效而被广泛使用。...然后，这个组件会在整个网络中重复使用，以进行编码、解码和预测。 了解编码器 在这一步中，模型会将时间序列的过去和协变因素映射到一个密集的表示中。 第一步是进行特征投影。...这是文献中广泛使用的时间序列预测基准。它与其他协变量一起跟踪电力变压器的每小时油温，是进行多元预测的绝佳场景。 导入库并读取数据 第一步自然是导入项目所需的库并读取数据。...train, test = series[:-96], series[-96:] 训练 TiDE 要访问 TiDE，只需从 darts 库中导入它。在训练之前，还需要手动缩放数据。...我们使用了一个名为Etth1的标准数据集，在96个时间步长的范围内进行评估。
下面是《张娟》的分享 既然是讲解时间序列分析，那么就不得不提一下Mfuzz包了，恰好生信技能树创始人jimmy的200篇生物信息学文献阅读活动分享过的一篇文章就有这个,作者主要使用了第一个结果中差异表达分析得到的...13,247 个差异基因列表（使用的是传统的T检验，对任意两组的组合找差异，最后合并）。...is.na(loc)] DEGs_exp <- expdata1[loc,] 看文章中的图，我们发现横坐标是时间节点，那么我们根据样本的时间节点信息，需要将差异基因表达谱处理一下，变成时间节点的表达，时间节点信息来自...# 读入样本时间节点 time 使用。 通过以下几个步骤就可以得到聚类的结果。
近期在使用MSSQL 2005建立Link Server连接Oracle数据库，通过Open Query从Oracle导入数据到SQL Server的过程中，发现Oracle中的日期类型的字段在导入到SQL...Server是会自动转换为UTC国际标准时区，也就是GMT+00:00，而中国的时区是GMT+8的，所以只能在导入数据后，批量更新日期为dateadd(hh,8,日期字段)。...我相信很多使用Oracle作为Infor ERP LN的数据库时，如果服务器放在国外，时区设定并未中国本地时区，那么就会出现这个问题，我相信还有更好的解决办法，不过暂时没找到。
在本文中，我们将研究时间序列数据并探索一种生成合成时间序列数据的方法。 时间序列数据 — 简要概述 时间序列数据与常规表格数据有什么不同呢？时间序列数据集有一个额外的维度——时间。...那么时间序列数据基本上是该表在第 3 维的扩展，其中每个新表只是新时间步长的另一个数据集。 主要的区别是时间序列数据与表格数据相比有更多的数据点实例。...使用TimeGAN生成时间序列数据 TimeGAN(时间序列生成对抗网络)是一种合成时间序列数据的实现。...在本节中，我们将查看如何使用能量数据集作为输入源来生成时间序列数据集。 我们首先读取数据集，然后以数据转换的形式进行预处理。这个预处理实质上是在[0,1]范围内缩放数据。...总结 我们简要地看了一下时间序列数据以及它与表格数据的区别。为了生成更多的时间序列数据，我们通过ydata-synthetic库使用了TimeGAN架构。
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。...而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...我们使用 ListDataset() 转换数据： Gluonts - ListDataset() 进行任何常规转换 Gluonts 数据集是 Python 字典格式的时间序列列表，可使用 ListDataset...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。
来源：Deephub Imba本文约2800字，建议阅读5分钟LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择。...当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。...首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。...从上图中就引出了我们的目标：创建一个基于LightGBM并且适合个人使用的时间序列的快速建模程序，并且能够绝对超越这些数字，而且在速度方面可与传统的统计方法相媲美。...根据测试LazyProphet 在高频率和大量数据量上表现的更好，但是LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择，我们不需要花多长时间进行编码就能够测试，这点时间还是很值得。
在本文中，我将展示如何使用递归图 Recurrence Plots 来描述不同类型的时间序列。我们将查看具有500个数据点的各种模拟时间序列。...我们可以通过可视化时间序列的递归图并将其与其他已知的不同时间序列的递归图进行比较，从而直观地表征时间序列。...递归图 Recurrence Plots（RP）是一种用于可视化和分析时间序列或动态系统的方法。它将时间序列转化为图形化的表示形式，以便分析时间序列中的重复模式和结构。...Recurrence Plots 是非常有用的，尤其是在时间序列数据中存在周期性、重复事件或关联结构时。 Recurrence Plots 的基本原理是测量时间序列中各点之间的相似性。...总结 在本文中，我们介绍了递归图以及如何使用Python创建递归图。递归图给了我们一种直观表征时间序列图的方法。
在时间序列数据中，这些特定于组的参数可以表示不同组随时间的不同模式。 今天，我们将深入探讨如何使用PyMC(用于概率编程的Python库)构建分层时间序列模型。...让我们从为多个组生成一些人工时间序列数据开始，每个组都有自己的截距和斜率。...，分层时间序列模型很好地捕获了每组中的单个趋势,而阴影区域给出了预测的不确定性。...层次模型为捕获时间序列数据中的组级变化提供了一个强大的框架。它们允许我们在组之间共享统计数据，提供部分信息池和对数据结构的细微理解。...使用像PyMC这样的库，实现这些模型变得相当简单，为健壮且可解释的时间序列分析铺平了道路。 作者：Charles Copley
当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。...首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。...从上图中就引出了我们的目标：创建一个基于LightGBM并且适合个人使用的时间序列的快速建模程序，并且能够绝对超越这些数字，而且在速度方面可与传统的统计方法相媲美。...蓝线是时间序列，其他线只是“连接点”： 事实证明，这些只是加权分段线性基函数。这样做的一个缺点是这些线的外推可能会出现偏差。...根据测试LazyProphet 在高频率和大量数据量上表现的更好，但是LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择，我们不需要花多长时间进行编码就能够测试，这点时间还是很值得。
时间序列预测是一种重要的数据分析技术，它可以帮助我们预测未来的趋势和模式。在本文中，我们将介绍时间序列预测的基本原理和常见的预测模型，并使用Python来实现这些模型。 什么是时间序列预测？...时间序列预测是根据过去的观测数据来预测未来的数值。时间序列数据是按时间顺序排列的一系列观测值，例如股票价格、气温、销售额等。...时间序列预测可以帮助我们分析数据的趋势、周期性和季节性，从而做出合理的预测。 时间序列预测模型 1....，并使用Python实现了ARIMA和SARIMA模型。...希望本文能够帮助读者理解时间序列预测模型的概念和实现方法，并能够在实际应用中使用Python来进行时间序列预测。
傅立叶变换是一种从完全不同的角度查看数据的强大方法：从时域到频域。 但是这个强大的运算用它的数学方程看起来很可怕。...如果我隐藏图表中的颜色，我们几乎无法将噪声从干净的数据中分离出来，但是 傅立叶变换在这里可以提供帮助。我们需要做的就是将数据转换到另一个角度，从时间视图（x 轴）到频率视图（x 轴将是波频率）。...从时域到频域的转换 这里可以使用 numpy.fft 或 scipy.fft（pytorch1.8以后也增加了torch.fft这里就不详细说了）。...x[n] 表示第 n 个位置（时间）的时域数据点。 假设有10个数据点。 x = np.random.random(10) N 应该是 10，所以，n 的范围是 0 到 9，10 个数据点。...附录：四种傅里叶变换 本文中提到的所有傅里叶变换都是指离散傅里叶变换： 一般情况下我们使用电脑并尝试使用傅立叶变换做一些事情时，只会使用 DFT——本文正在讨论的变换。
1 导入需要的驱动文件 2 在solrconfig.xml文件中添加 <!
通过前面的学习了解，我们知道最原始的Fmri数据是4维的，包含三围的空间信息和一维的时间。在实际应用中，我们更多的是利用大脑图像时间序列做研究分析，因为无法直接使用fmri数据做相关研究。...在我们使用数据之前，我们需要对原始数据做一些数据预处理和变换。 1. mask 在所有的分析之中，我们第一步所做的事儿都是把四维fmri数据转换为二维矩阵，这个过程称为MASK。...通过mask得到的二维矩阵包含一维的时间和一维的特征，也就是将fmri数据中每一个时间片上的特征提取出来，再组在一起就是一个二维矩阵。如图所示： ? ?...在mask之后，接下来要做的任务就是提取时间序列。说到时间序列，不得不说的是图谱。前面mask之后的特征实在是太多，怎样将这些特征与我们已有的经过验证的图谱对应起来。这个时候就涉及到一个重采样。...如果没有参考图谱，有相应的函数) 重新采样之后就可以得到相应的时间序列了，在把时间序列转换为相关矩阵，并画出其图像。
Kats是一个用于分析时间序列数据的工具箱，是一个轻量级、易于使用和可推广的框架，用于执行时间序列分析。...时间序列分析是工业数据科学和工程工作的重要组成部分，从理解关键统计数据和特征，检测回归和异常，预测未来趋势。 Kats旨在为时间序列分析提供一站式服务，包括检测、预测、特征提取/嵌入、多元分析等。...一个度量系统的稳态行为是通过使用向量自回归(VAR)模型建模时间序列之间的线性相关性来预测的。...在我们发现的异常时间的情况下，我们可以验证最大的异常分数来自指标5和6。 2.4 Trend detection 趋势检测 趋势检测试图识别时间序列中显著和长期的变化。...趋势窗口是基于窗口内时间序列的增加或减少的单调性来检测的，而不是窗口内时间序列值变化的幅度。
在以前的研究中一个有趣的想法可能是将 NLP 中获得的成就应用在时间序列域。这可能是一个完美的契合，因为时间序列数据也以位置/时间关系为特征。...数据 我们从UCI 库中收集一些开源数据（在UCI 许可政策内）。...其中一些在工作日使用最多，而另一些则在周末更忙。 所有停车区的每小时占用率 所有停车场的每日入住率 模型 如何将 Word2Vec 应用于时间序列数据？...对于时间序列，也应该这样做。整数标识符是通过将连续时间序列分箱为间隔来创建的。在每个间隔中关联一个唯一标识符，该标识符指的是可学习的嵌入。 在离散化可以使用的时间序列之前，应该考虑对它们进行缩放。...考虑到我们这里使用的是停车数据，所以使用占用率序列（在 0-100 范围内归一化）可以避免误导性学习行为。 Word2Vec 架构与 NLP 应用程序中的架构相同。有不同的即用型解决方案。
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