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。
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据，一般数据中会有一列是日期。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。
本文介绍了如何用XGBoost做时间序列预测，包括将时间序列转化为有监督学习的预测问题，使用前向验证来做模型评估，并给出了可操作的代码示例。
最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。
时间序列预测问题中数据形式的特殊性，导致了搭建模型过程中会遇到各种各样的坑。从头到尾搭建一个时间序列预测模型需要避开哪些坑？今天给大家总结一下我在实际工作中遇到的问题，包括数据、模型、指标、应用等四个方面的坑。
在机器学习中，目前主流的方法是利用LSTM等递归神经网络来对未来数据进行预测，这次介绍的DeepAR模型也不例外，不过不同的是，DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值，而是输出预测值的一个概率分布，这样做的好处有两点：
机器学习的应用已经非常广泛，其中之一就是预测时间序列。最有趣(或许也是最赚钱)的预测时间序列之一的当属股价了。
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测。
时间序列预测主要是基于某一类变量的历史数据，预测该变量的未来取值。由于现代社会体系中加入了大量数据统计工具，数据生产的方式及来源无处不在。与此同时，数据本身的价值属性、普遍性也给时序预测带来广泛的应用空间。下文将主要介绍时序预测的基本概念、解决时序预测问题的几种方式和模型、时序预测与前沿技术结合的创新思路及成果等。
作者：东哥起飞，来源：Python数据科学 本文开启时间序列系列的相关介绍，从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例，欢迎订阅 👉「时间序列专栏」 跟踪全部内容。 本篇介绍时间序列的定义、任务、构成以及预测方法，主要是基本概念的介绍和理解。 时间序列定义 时间序列，通俗的字面含义为一系列历史时间的序列集合。比如2013年到2022年我国全国总人口数依次记录下来，就构成了一个序列长度为10的时间序列。 专业领域里，时间序列定义为一个随机过程，是按时间顺序排列的一组随机变量 ...X_1,X_2,..X_T...
摘要：本文主要基于Pytorch深度学习框架，实现LSTM神经网络模型，用于时间序列的预测。 开发环境说明： Python 35 Pytorch 0.2 CPU/GPU均可 01 — LSTM简介 人类在进行学习时，往往不总是零开始，学习物理你会有数学基础、学习英语你会有中文基础等等。于是对于机器而言，神经网络的学习亦可不再从零开始，于是出现了Transfer Learning，就是把一个领域已训练好的网络用于初始化另一个领域的任务，例如会下棋的神经网络可以用于打德州扑克。我们这讲的是另
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
文章目录 一、前言 二、比赛说明 1. Evaluation 2. Timeline 3. Prize 4. Code Requirements 三、数据说明 四、总结 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、前言 竞赛题目：AMP®-Parkinson’s Disease Progression Prediction 📷 竞赛地址：https://www.kaggle.com/competitions/amp-parkinsons-disea
AI 科技评论按：自从比特币的价格暴涨以来，关于数字货币的炒作一直不断。每天都有新的数字货币的信息， 它们有的被证实是骗局，有些则会在几个月成为新的顶级货币。炒币人士通常会为了一个传言而买入卖出，自然，也会有人尝试用机器学习来对数字货币的价格变化进行分析，来找出影响数字货币价格变动的因素。近日在外媒 Medium 上，就有一位叫做 Chalita Lertlumprasert 的博主发表了《如何用机器学习来预测数字货币价格变化》（http://t.cn/RHkeIVh）的文章，AI 科技评论整理如下： 机器
前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，每一次订单量大盘的异常波动，都需要做出及时的应对，以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警，显得尤为重要。 从时间上看，外卖订单量时间序列有两个明显的特征（如下图所示）： 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响，呈现整体的上涨或下降。 订单量波动预警，初期外卖订单中心使用的是当前时刻和前一时刻订单量比较，超过一定阈值就报警的方式，误报率和漏报率都比较大。后期将业务数据上传到
作者：王建辉 中元国际资产评估公司 应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益，始终是企业价值评估中的难点。而产品产量（销量）的预测又是企业未来收益预测的基础。本文介绍了布朗单一参数线性指数平滑法、霍特双参数指数平滑法、布朗三参数指数平滑法及温特线性和季节性指数平滑法四种时间序列平滑法在产品产量预测中的应用，并对这四种方法的适用范围进行了总结。 一、时间序列平滑法的概念及主要方法 统计学中有许多进行预测的方法。如因果回归分析法是从研究客观
大型语言模型（LLM）和预训练基础模型（PFM）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域有广泛应用。时间序列和时空数据本质上都是时间数据，将这两个广泛且内在联系的数据类别的研究结合起来至关重要。尽管深度学习和自监督预训练方法在时间序列和时空数据分析领域逐渐取得进展，但统计模型仍占主导地位。
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
在本专栏的第二十一、二十二、二十三三篇曾记录过matlab实现时间序列的方式。时间序列这块内容理论性强，且有一定的编程难度。本文将结合清风老师的视频清风：数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab等软件教学重新回顾一下时间序列，并使用Spss进行一键式操作。
机器学习小项目:从NIFTY指数的当日股价预测股票收盘价格，对比各种模型在时序数据预测的效果
Transformer技术在诸多问题，例如翻译，文本分类，搜索推荐问题中都取得了巨大的成功，那么能否用于时间序列相关的数据呢？答案是肯定的，而且效果非常棒。本篇文章我们就基于Transformer的方法动态地学习时间序列数据的复杂模式，并且在时间序列相关的问题上取得了目前最好的效果。
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序
最近，图神经网络技术应用到时间序列的分析，引起了学术界广泛的研究兴趣。本次文章分享两篇最近阅读的，图神经网络用于时间序列异常检测的论文。
在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息：http://www.drhongtao.com/gefcom/2017
时间数据分析在各行各业中扮演着至关重要的角色。从金融领域的股票价格预测到销售数据的趋势分析，时间序列数据的预测和分析对于决策制定至关重要。而指数平滑法是一种简单而有效的时间序列预测方法，能够快速地捕捉数据的趋势和季节性变化。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的Pandas库来实现指数平滑法进行时序数据预测分析，并探讨其在实际项目中的应用与部署。
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。由于Python的多功能性和专业库的可用性，它已经成为一种流行的预测编程语言。其中一个为时间序列预测任务量身定制的库是skforecast。
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型
对于金融应用中的深度学习模型，训练数据有限是一个大问题。因为金融时间序列有不规则和尺度不变的特点，很难合成真实数据。
原标题 | Extreme Event Forecasting with LSTM Autoencoders
2017年，Google的一篇 Attention Is All You Need 为我们带来了Transformer，其在NLP领域的重大成功展示了它对时序数据的强大建模能力，自然有人想要把Transformer应用到时序数据预测上。在Transformer的基础上构建时序预测能力可以突破以往的诸多限制，最明显的一个增益点是，Transformer for TS可以基于Multi-head Attention结构具备同时建模长期和短期时序特征的能力。
时间序列异常检测（TSAD）在各种应用中具有重要性，但面临挑战，需同时考虑变量内和变量间依赖性，基于图的方法在应对这方面取得了进展。
今天，公众号要给大家介绍，区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的，我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。
看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接：BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试，看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例，懵懵懂懂，先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下：
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）。
作者：东哥起飞，来源：Python数据科学 本文开启时间序列系列的相关介绍，从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例，欢迎订阅 👉时间序列专栏 跟踪全部内容。 本篇介绍时间序列的平稳性的相关概念。很多传统时序方法比如ARMA、ARIMA都需要时序具备平稳性，那什么是时序的平稳性？为什么需要平稳性，平稳性有什么作用？ 什么是平稳性？ 时间序列平稳性是指一组时间序列数据看起来平坦，各阶统计特征不随时间的变化而变化。平稳性分为宽平稳和严平稳，我们分别给出定义： 严平稳 严平稳是一种条件很苛刻的定义，时间序列的所有统
【新智元导读】学好机器学习的关键是用许多不同的数据集来实践。本文介绍了10个最受欢迎的标准机器学习数据集和7个时间序列数据集，既有回归问题也有分类问题，并提供了各数据集输入输出的变量名称和基准性能，以及下载地址，可以用作练习的资源。 学好机器学习的关键是用许多不同的数据集来练习。因为对不同的问题，需要有不同的数据准备和建模方法。本文介绍了10个最受欢迎的标准机器学习数据集，可以用作练习的资源。 每个数据集均按照一定的格式介绍，以使读者相对容易比较，为他们的特定练习任务选择数据集或建模方法。 格式： 名称：如
最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关因素之间的关系并不是线性的，波动率也不遵循Garch(1,1)过程，或者Garch(?,?)。我们只是试图为我们看到的现象找到一个合适的描述。
在过去的几个月中，时间序列基础模型的发展速度一直在加快，每个月都能看到新模型的发布。从TimeGPT 开始，我们看到了 Lag-Llama 的发布，Google 发布了 TimesFM，Amazon 发布了 Chronos，Salesforce 发布了 Moirai。TimesFM是信息最多的模型，而Lag-Llama、Chronos我们都做过详细的介绍。今天我们来详细介绍一下Moirai，这里可能最不知名（相对）就是Salesforce了，所以基本没有介绍 Moirai的文章，我们就来补足这个信息。
实践不同的输入数据，输出预测结果还不不太稳定，很现实差距挺大，是最近黑天鹅事件较多吗？
编者按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（详细报道请看 AI 研习社此前文章 ：支持Python！Facebook开源预测工具Prophet。本文则详细介绍了 Prophet 的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今，市面上已经许多 Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了，那么 Facehook 的 Prophet 在这一领域又有什么优势呢？ Prophet 在进行预测，其后
AI科技评论按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（。本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今，市面上已经许多Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了，那么Facehook的Prophet在这一领域又有什么优势呢？ Prophet在进行预测，其后端系统是一个概率程序语言Stan，这代表Prophet能发挥出很多贝叶斯算法的优势，比如说： 使模型
显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。
但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
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