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Transformer在时间序列预测中的应用

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...，并通过预测目标在序列每个时间步上取值的概率分布来完成预测任务。...我们先来看一下原始Transformer在交通数据集上训练学习得到的注意力得分分布情况： 可以看到该模型共10层，图中蓝色、青色、红色的线分别是第2，6，10层的注意力得分，灰色的线为原始数据。...回归能够反映数据的周期性规律，和移动平均形成互补，从统计学的角度可以很好的预测一元与时间强相关场景下的时间序列。 TRMF：矩阵分解方法。 DeepAR：基于LSTM的自回归概率预测方法。...在forecast常见的业务场景，传统方法基于统计、自回归的预测方法，针对单条时间线，虽然需要根据具体数据特征实时计算，但是也轻便快速好上手； 相比之下，深度学习方法能同时考虑多条时间序列之间的相关性，

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深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析

基模块试图以自监督的方式确定一组适用于历史和未来时间序列数据的数据基础趋势。basis模块通过对比学习和一个名为InfoNCE loss的特定损失函数（该函数试图学习未来和过去时间序列之间的联系）。...作者在典型的时间序列预测数据集(ETH1, ETH, weather, exchange)上评估他们的论文。...时间序列创建“基础模型”的能力目前还不够完善。多元时间序列预测的一个重要组成部分是学习协变量之间的依赖关系。MTS的维度在不同的数据集之间差异很大。...总结及未来方向分析 在2023年，我们看到了Transformers 在时间序列预测中的一些持续改进，以及llm和多模态学习的新方法。...随着2024年的进展，我们将继续看到在时间序列中使用Transformers 架构的进步和改进。可能会看到在多模态时间序列预测和分类领域的进一步发展。 作者：Isaac Godfried

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提升Transformer在不平稳时间序列预测上效果的方法

这篇文章主要针对不平稳时间序列预测问题，提出了一种新的Transformer结构，既能保留原始序列的重要信息，又能消除原始数据的不平稳性，显著提升了不平稳时间序列的预测效果。...Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...时间序列的不平稳性指的是随着时间的变化，观测值的均值、方差等统计量发生变化。不平稳性会导致在训练集训练的模型，在测试集上效果较差，因为训练集和测试集属于不同时间，而不同时间的数据分布差异较大。...3项：平稳化的方差、Q在时间维度上的均值、平稳化前序列经过Transformer得到的K。...5 总结 本文从一个Transformer在非平稳时间序列预测上的问题出发，提出了简单有效的改进，让Transformer在处理平稳化序列的同时，能够从原始非平稳化序列中提取有用的信息，提升attention

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时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度

来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性。 当我们对数据建模时，首先应该建立一个标准基线方案，然后再通过优化对该方案进行修改。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...这个时序数据的最后一部分是用作测试使用的，我们会记录其中测量预测误差和做出预测所需的时间。对于这个实验模拟了100个独立的时间序列。...我们使用目标的滞后值作为输入来预测时间序列。换句话说，为了预测下一个小时的值，我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。...它简化了有意义的自回归滞后的识别，并赋予了使用时间序列操作特征选择的可能性。最后我们还通过这个实验发现了如何通过简单地应用适当的滞后选择来减少预测的推理时间。

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时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度

在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...这个时序数据的最后一部分是用作测试使用的，我们会记录其中测量预测误差和做出预测所需的时间。对于这个实验模拟了100个独立的时间序列。...我们使用目标的滞后值作为输入来预测时间序列。换句话说，为了预测下一个小时的值，我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。...这是一种简单而快速的选择特征的方法，因为我们处理后的数据可以使用通常应用于表格回归任务的相同技术来执行。 在直接预测的情况下，需要为每个预测步骤拟合一个单独的估计器。需要为每个预测步骤进行选择。...它简化了有意义的自回归滞后的识别，并赋予了使用时间序列操作特征选择的可能性。最后我们还通过这个实验发现了如何通过简单地应用适当的滞后选择来减少预测的推理时间。

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2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述

时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步 2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文...，时间序列预测架构的 Transformer 系列不断发展壮）。...Fedformer：该模型侧重于在时间序列数据中捕捉全球趋势。作者提出了一个季节性趋势分解模块，旨在捕捉时间序列的全局特征。...https://github.com/AIStream-Peelout/flow-forecast 总结 在过去的两年里，我们已经看到了Transformer在时间序列预测中的兴起和可能的衰落和时间序列嵌入方法的兴起...也许Transformer对时间序列预测有好处（也许不是），就像VIT那样如果没有Patch的出现Transformer可能还会被认为不行，我们也将继续关注Transformer在时间序列的发展或者替代

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​万字综述 | 图神经网络在时间序列中的应用：预测、分类、填补和异常检测

在图1中，我们提供了图神经网络在时间序列分析中的概览（GNN4TS）。 相关调查。尽管有越来越多的研究使用GNN执行各种时间序列分析任务，但现有的调查往往集中在特定范围内的特定视角上。...为填补这一空白，本调查提供了一个全面且最新的关于图神经网络在时间序列分析中的回顾，涵盖了从时间序列预测、分类、异常检测到填补等大部分任务。...此外，GNN 能够映射特定数据集中不同时间序列数据样本之间的错综复杂关系。 在接下来的章节中，我们将就单变量和多变量时间序列分类问题提供全新的 GNN 视角。...例如，患者数据通常不仅考虑心率，还包括来自多种健康传感器的时间序列，包括血压传感器、血糖监测仪、脉搏血氧仪等。每个传感器提供了反映患者健康特定方面的独特时间序列。...这种方法有助于区分能够将具有特定神经状况和没有特定神经状况的患者进行分类的复杂模式。 在这两个示例中，变量之间的关系或变量间的依赖关系可以自然地被视为网络图。

2.6K40

R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

(x)如果x是矩阵或是数据框，作x的各列之间的二元图 plot.ts(x)如果x是类"ts"的对象，作x的时间序列曲线，x可以是多元的，但是序列必须有相同的频率和时间 ts.plot(x)同上，但如果x...="n"则设置y-轴但不显示(有助于和axis(side=2, ...)联合使用) 低级绘图命令 R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形...y处画水平线 abline(v=x)在横坐标x处画垂直线 abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线 rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,...,type="n")绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等： 低级绘图命令 R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形...y处画水平线 abline(v=x)在横坐标x处画垂直线 abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线 rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,

6.1K31

R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

(x)如果x是矩阵或是数据框，作x的各列之间的二元图 plot.ts(x)如果x是类"ts"的对象，作x的时间序列曲线，x可以是多元的，但是序列必须有相同的频率和时间 ts.plot(x)同上，但如果x...（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形（比如辅助线，拟合线）或文字等。...则在各(x1,y1)处画箭头,如果code=3则在两端都画箭头; angle控制箭头轴到箭头边的角度abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线abline(h=y)在纵坐标y处画水平线abline...,type="n")绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等：低级绘图命令R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形...则在各(x1,y1)处画箭头,如果code=3则在两端都画箭头; angle控制箭头轴到箭头边的角度abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线abline(h=y)在纵坐标y处画水平线abline

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【深度学习 | 数据可视化】 视觉展示分类边界: Perceptron模型可视化iris数据集的决策边界

该函数返回两个二维数组，这些数组中的每个元素都代表了在坐标平面上某一点的 x 和 y 坐标。...这个函数对于在整个坐标空间上进行预测和可视化非常有用，因为它生成了一个包含所有可能组合的坐标点网格。 np.ravel() & np.c_ np.ravel()函数用于将多维数组展平为一维数组。...Y：表示 y 坐标点的二维数组或网格矩阵。 Z：表示对应于 (X, Y) 网格点位置处某种属性（例如，高度、温度等）的数值。...通过传递以上参数给plt.contourf()函数，我们可以生成一个由等高线填充区域组成的图表。其中每个填充区域都代表了相应坐标点处属性数值所在范围内部分。...通过plt.contourf对网格点的每一个预测结果作为其属性画不同颜色等高线实现决策边界的绘制。

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动手实战 | 使用 Python 进行时间序列分析的 8 种绘图类型

点击名片 关注并星标 #TSer# 时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。...特定延迟的显着自相关表明太阳黑子活动可能遵循每年的模式。 偏自相关图 偏自相关函数 (PACF)图是时间序列分析中使用的图形工具，用于确定时间序列的自回归 (AR) 阶数。...PACF 帮助选择 AR 模型对太阳黑子活动的预测顺序。 极坐标图 极坐标图是一种数据可视化图，其中数据点以圆形图案排列。围绕圆的角度和距中心的径向距离用于表示各种变量或数据属性。...这是极坐标图的代码示例 # 从上述数据集“Monthly Sunspots”的索引中提取月份和年份 data['Month_Num'] = data.index.month # 按月份对数据进行分组，...TODS：功能强大的多元时间序列异常检测工具 时间序列预测中的八大挑战 觉得不错，那就点个赞吧

1.8K20

Python和VizViewer进行自动驾驶数据集可视化

“场景”由相对于时间的连续观察帧序列组成。场景使用索引列表将其他三个数据表中的每个帧链接到表中的每个记录。 ? 必须注意这种以场景为中心的结构背后的动机。...语义地图可视化 L5预测数据集工具包附带了一个简单的工具，可以将语义地图和场景数据一起可视化。该工具可以采用一组特定的坐标和尺寸来生成道路、车道线和其他标记元素的图像。...此外，在语义映射中对特定属性的可视化搜索可以帮助选择训练集和建模工作流。 特性的增广 如前所述，场景数据库包含场景中物体的空间和方向坐标，这些坐标被组织成一个时间序列的帧。...可配置图表，以各种形式显示数据;时间序列图和直方图用于此特定任务。图和柱状图的复合视图示例如下所示。 ?...通过VV的可配置选择功能，可以在地图上通过点击路径选择特定的场景，显示更多关于场景时间序列数据的细节。在下面的例子中，当场景路径的一部分在左边的地图上被选中时，右面的ego车辆的运动图就会更新。

1.9K20

Python3对股票数据进行分析

目录 一、量化交易概述 1、量化交易（投资方法） 2、算法交易（自动交易、黑盒交易或机器交易） 3、量化策略 4、量化选股 5、股票回测 二、股票数据 三、股票数据分析 1、导入股票时间序列数据 2、绘制股票成交量的时间序列图...print(stock_data.info()) 2、绘制股票成交量的时间序列图 绘制股票在2013年到2019年的日成交量的时间序列图。...以时间为横坐标，每日的成交量为纵坐标，做折线图，可以观察股票成交量随时间的变化情况。...绘制股票在2016年3月份—2017年12月份的日收盘价和日成交量的时间序列图，因为它们的数值差异很大，所以采用两套纵坐标系来做图。...下面定义了pandas_candlestick_ohlc()函数来绘制适用于本文数据的K线图，其中大部分代码都是在设置坐标轴的格式。

1.9K20

实战 | 用 Python 选股票，据说可以多挣个20%

成交量 换手率：成交量/发行总股数×100% 成交量均量：5、10、20日均量 由于这些指标都是随时间变化的，所以让我们先来观察它们的时间序列图。...时间序列图 以时间为横坐标，每日的收盘价为纵坐标，做折线图，可以观察股价随时间的波动情况。这里直接使用DataFrame数据格式自带的做图工具，其优点是能够快速做图，并自动优化图形输出形式。...下面定义了pandas_candlestick_ohlc()函数来绘制适用于本文数据的K线图，其中大部分代码都是在设置坐标轴的格式。...我之前就警告过，这里的分析只是演示移动平均线策略的思想，而并非真正的投资建议。股票市场是何其的复杂多变，又如何是一个小小的策略所能战胜的呢？ 那么这个策略就一无是处吗？非也！...如果考虑更长的时间跨度，比如5年、10年，并考虑更长的均线，比如将20日均线和50日均线比较；虽然过程中也有亏损的时候，但赢的概率更大。也就是说，在更长的时间尺度上该策略也是可行的。

2.5K60

R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据

本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。...现在，这些预测已存储在pred1.pm中，可以通过特定的方法对其进行绘制。...在左面板中，其他参数通过ci.arg传递给绘图函数polygon（），绘制阴影线作为置信区间。...在第二个语句中，参数type =“ overall”表示必须绘制整体累积关联，置信区间为线，ylim定义y轴的范围，lwd表示直线的厚度。...第一个表达式中的参数ci =“ n”表示不能绘制置信区间。在多面板图4b中，列表参数ci.arg用于绘制置信区间，将其作为阴影线增加灰色对比度，在此处更加明显。

2.5K30

r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现

它包括交叉验证曲线（红色虚线）和沿λ序列的上下标准偏差曲线（误差线）。垂直虚线表示两个选定的λ。 我们可以查看所选的λ和相应的系数。...其中λ≥0是复杂度参数，0≤α≤1在岭回归（α=0）和套索LASSO（α=1）之间。 应用坐标下降法解决该问题。具体地说，通过计算βj=β〜j处的梯度和简单的演算，更新为 ? 其中 ? 。...fit = glmnet(x, y, family = "binomial") 像以前一样，我们可以输出和绘制拟合的对象，提取特定λ处的系数，并进行预测。 ?...再次，绘制系数。 ? 像以前一样，我们可以 分别使用coef 和 提取系数并在特定的λ处进行预测 predict。...我们计算默认设置下的求解路径。 绘制系数。 ? 提取特定值λ处的系数。

5.8K10

r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现|附代码数据

它包括交叉验证曲线（红色虚线）和沿λ序列的上下标准偏差曲线（误差线）。垂直虚线表示两个选定的λ。 我们可以查看所选的λ和相应的系数。...原因是沿着正则化路径的解通常是稀疏的，因此使用稀疏格式在时间和空间上更为有效。 可以根据拟合的cv.glmnet 对象进行预测 。让我们看一个示例。...fit = glmnet(x, y, family = "binomial") 像以前一样，我们可以输出和绘制拟合的对象，提取特定λ处的系数，并进行预测。...再次，绘制系数。 像以前一样，我们可以 分别使用coef 和 提取系数并在特定的λ处进行预测 predict。...我们计算默认设置下的求解路径。 绘制系数。 提取特定值λ处的系数。

2.6K20

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例

可以使用两个不同且互补的观点来描述此过程。我们可以说，在时间t处的暴露事件确定了在时间t +l处的未来风险。使用后向视角，时间t的风险由过去在时间t-l经历的一系列风险确定。...这被解释为与在时间t处发生的暴露值相关联的在时间t +l处的暴露-反应关系。 第三个也是最重要的是与在考虑的滞后期内经历的整个暴露历史相关的暴露反应曲线，定义为总体累积关联。...通过设置ptype =“ slices”，可以将滞后特异性和预测因子特异性关联分别绘制为暴露-反应和滞后-反应关系，因为它们是在3-D曲面中沿特定维度切割的切片。...这两个图分别代表了滞后5的暴露反应和特定于25°C温度的滞后反应。参数lag和var指定必须分别绘制lag和特定于预测变量的关联的值。...R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列 在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测 R语言从经济时间序列中用HP滤波器，小波滤波和经验模态分解等提取周期性成分分析

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