Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...这些应用包括金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。 本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。...实现流程 数据准备 收集和准备时间序列数据集。 处理缺失值和异常值。 归一化数据。 数据预处理 创建输入特征和目标变量。 将数据分为训练集和测试集。 将数据重塑为适合LSTM模型的格式。...代码实现 在这个示例中，创建一个模拟的多特征时间序列数据集，并保存为CSV文件以供使用。...该模型能够有效地处理和预测多维时间序列数据，并且可以应用于各种实际场景。
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。...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。...在纯自回归的情况下，如果没有额外的外生变量，滞后目标值是提供良好预测的唯一有价值的信息。 这里采用了三种递归和直接方法。首先，使用过去长达168小时的所有延迟(full)。...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。
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。...在纯自回归的情况下，如果没有额外的外生变量，滞后目标值是提供良好预测的唯一有价值的信息。 这里采用了三种递归和直接方法。首先，使用过去长达168小时的所有延迟(full)。...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。
时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势，这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。...这在数据科学领域非常重要，因为它可以为另一个重要步骤奠定基础:特征工程。 所以我们今天这篇文章将总结一个时间序列数据的分析模板，可以总结和突出数据集的最重要特征。...我在本文中我们将EDA总结为六个步骤:描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解、滞后分析。 描述性统计 描述性统计是一种汇总统计，用于定量地描述或总结结构化数据集合中的特征。...这张图还告诉我们，在多年的总消费量中，并没有明显的增加/减少模式。 2、周消耗量 另一个有用的图表是每周图表，它描述了几个月来每周的消费情况，还可以表明每周在一年内是否以及如何变化。...它还显示了周末和其他日期的消费差异。 4、特征工程 我们如何将这些信息用于特征工程呢？假设我们正在使用一些需要高质量特征的ML模型(例如ARIMA模型或基于树的模型)。
平稳化：讲述如何使数据集平稳化，以便于后续的分析和预测。 3. 自相关图：讲述如何创建时间序列数据的相关图。 4. 时间序列到监督学习：将时间单变量的时间序列转化为监督性学习问题。 5....滞后变量的特征重要性：讲述如何计算和查看时间序列数据的特征重要性得分。 6. 滞后变量的特征选择：讲述如何计算和查看时间序列数据的特征选择结果。 █ 1....这种季节性的变化和增长趋势虽然可以作为序列预测的关键特征，但如果需要探索其他的有助于我们做出序列预测的系统信号，就必须将它们移除。 通常，我们将除去了季节性变化和增长趋势的时间序列称为平稳化序列。...最终得到的季节差分结果如下图所示： 从图中可以看出，我们通过差分运算成功消除了季节性变化和增长趋势信息。 █ 3. 自相关图 通畅情况下，我们根据与输出变量的相关性来选择时间序列的特征。...● 如何计算和查看时间序列数据中的特征重要性得分。 ● 如何使用特征选择来确定时间序列数据中最相关的输入变量。
该示例为用户开发自己的编解码LSTM模型提供了基础。 在本教程中，你将学会如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络，包括： 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。...该方法涉及到两个循环神经网络，一个用于对源序列进行编码，称为编码器，另一个将编码的源序列解码为目标序列，称为解码器。...该模型对给定的源序列和目标序列进行训练，其中模型以源序列和目标序列的偏移作为输入，对整个目标序列进行预测。...该模型对源和目标序列进行训练，其中模型将目标序列的源和位移版本作为输入，并预测整个目标序列。...cardinality：输出序列的基数，例如每个时间步长的特征、单词或字符的数量。 该函数返回包含目标序列的列表。 可伸缩序列问题 在本章节中，我们将提出一个可伸缩的序列预测问题。
在预测阶段，该方法利用外部memory模块进行多帧实例特征的存储，并将该特征作为实例关联的一个要素进行跟踪。该方法的本质仍然是单帧的分割加传统方法进行跟踪关联。...给定多帧图像序列，首先利用卷积神经网络（CNN）进行初始图像特征的提取，然后将多帧的特征结合作为特征序列输入transformer进行建模，实现序列的输入和输出。...该模块通过对时序和空间特征的整体建模，能够对属于同一个实例的特征进行更好的学习和增强。 Decoder: 主要用于解码输出预测的实例特征序列。...表4 有无positional encoding的实验效果对比 由于在特征序列化的过程中会损失原有的空间和时间信息，我们提供了原始的positional encoding特征以保留原有的位置信息。...给定一个含有多帧图像的视频作为输入，VisTR直接按顺序输出视频中每个实例的掩码序列。该方法的核心是一种新的实例序列匹配和分割的策略，能够在整个序列级别上对实例进行监督和分割。
结果表明，在大多数情况下，DLinear在9个广泛使用的基准测试中也优于现有的基于transformer的解决方案，并且通常有很大的优势，所以目前来看Transformer模型并不太适合时间序列的预测，...多变量模型似乎存在过拟合的问题，尤其是当目标时间序列与其他协变量不相关时(在表格数据的深度学习中看到了类似的情况——树胜过深度学习，因为深度学习模型往往受到不相关/无信息特征的影响)。...当谈到Transformer时，时间序列预测还有另一个缺陷阻碍了他们。在Transformer中多头自我注意力从一件好事变成了一件坏事。...该体系结构相对简单，并且可以扩展到包含辅助信息以获得更深入的预测能力 下图是带有辅助信息的TSMixer。输入的列是特征，行是时间步长。首先对齐不同类型输入的序列长度以将它们连接起来。...我不是时间序列预测的专拣，如果你觉得我遗漏了什么请留言指出。
尽管现有的方法大多依赖于单一模态的时间序列输入进行训练，但近期基于大语言模型（LLMs）的跨模态时间序列预测方法在数据有限的情况下展示了卓越的性能。...形式上来说，给定文本源域分支和时序目标域分支中第 个 Tranformer 模块输出的 和 ，本文的特征正则化损失定义为： 其中 是控制每一层重要性的超参数，sim表示特征相似度度量，例如 相似度...具体来说，给定分别来自文本源分支和时间目标分支的输出 和 ，输出一致性损失定义为： 其中，sim 为给定的特征相似性度量。...CALF 通过跨模态匹配模块、特征正则化损失和输出一致性损失，减少文本和时间序列数据之间的分布差异，显著提升了时间序列预测的性能。...与之前单模态时间序列预测的方法相比，CALF 框架通过全方位对齐和利用文本与时间序列数据，在多个时间序列数据集上的预测性能和计算效率方面均表现出色，尤其在少样本和零样本学习能力方面展示了显著的提升。
CBOW 会在给定上下文词的情况下计算目标词（或中心词）的条件概率，其中上下文词的选取范围通过窗口大小 k 决定。...而 Skip-Gram 的做法正好与 CBOW 相反，它在给定目标词或中心词的情况下预测上下文词。一般上下文词都会以目标词为中心对称地分布在两边，且在窗口内的词与中心词的距离都相等。...在这样的情况下，有时会采用结构化预测技术来更好地捕获相邻分类标签间的关系，最终生成连贯标签序列，从而给整个句子提供最大分数。...该研究证明注意力机制更加数据高效。指回输入序列的进一步步骤是：在特定条件下，直接将输入中的单词或子序列复制到输出序列，这在对话生成和文本摘要等任务中也有用。解码过程中的每个时间步可以选择复制还是生成。...给定一个谓词，Täckström 等人（2015）基于解析树，通过一系列特征对该谓词的组成范围以及该范围与该谓词的可能关系进行打分。他们提出了一个动态规划算法进行有效推断。
CBOW 会在给定上下文词的情况下计算目标词（或中心词）的条件概率，其中上下文词的选取范围通过窗口大小 k 决定。而 的做法正好与 相反，它在给定目标词或中心词的情况下预测上下文词。...在这样的情况下，有时会采用结构化预测技术来更好地捕获相邻分类标签间的关系，最终生成连贯标签序列，从而给整个句子提供最大分数。...因此在数据量不够的情况下，CNN 的效果会显著降低。CNN 另一个长期存在的问题是它们无法对长距离上下文信息进行建模并保留序列信息，其它如递归神经网络等在这方面有更好的表现。...该研究证明注意力机制更加数据高效。指回输入序列的进一步步骤是：在特定条件下，直接将输入中的单词或子序列复制到输出序列，这在对话生成和文本摘要等任务中也有用。解码过程中的每个时间步可以选择复制还是生成。...给定一个谓词，Täckström 等人（2015）基于解析树，通过一系列特征对该谓词的组成范围以及该范围与该谓词的可能关系进行打分。他们提出了一个动态规划算法进行有效推断。
第二是时间序列数据的特征是不能确定有可用的足够信息来了解整个过程。例如，在电子鼻数据，其中传感器阵列的各种选择性，对于许多气体的组合去识别特定的气味，但不保证该传感器的选择实际上能够识别目标的气味。...在时间t给定输入值x（t），该模型预测为Y（t），但在稍后的时间相同的输入可以与不同的预测相关联。为了解决这个问题，该模型包括从过去到现在更多的数据或者必须具有的过去的输入的存储器。...对于长期依赖的第一种方法可以使输入尺寸过大的模型来处理。另一个挑战是，时间依赖性的长度可能是未知的。 许多时间序列也是非静止的，这意味着该数据的特征，如平均值，方差和频率，随时间的变化的。...在这种情况下，时间相干性应超过一些组，如位置和姿势的目标，而不是单一的标量。这例子可以用结构稀疏性惩罚来实现。 小结一下 表1给出了简要介绍模型的总结。第一列表示模型是否能够捕捉时序关系。...解决方案是使用一个模型，结合时间相干性，执行时域池化，或隐单位激活的模型序列。 模型的选择和数据应该如何被呈现模型高度依赖于数据的类型。选择模型之内，有附加的设计选择就连接、结构和超参数而言。
另一个关键困难是无法系统地评估解释策略，首先是因为缺乏基准数据集，其中真正的重要特征集是提前知道的，其次是因为各种算法所做假设的有效性取决于输入数据集的属性和所涉及的生物过程。...在本节中，作者描述了如何将这些方法应用于序列-活性模型，以了解网络第一层学习到的单个特征。 解释第一层卷积节点 在卷积序列-活性模型中，第一层神经元（滤波器）捕获短序列模体，编码在卷积权重矩阵中。...顾名思义，当与模型训练相结合时，注意力权重迫使模型在学习隐藏特征的同时关注输入的有限部分。在序列-活性模型的情况下，可以直接检查注意力向量，以帮助识别在模型内部表示中起关键作用的输入部分（图2d）。...这些方法通过评估给定输入序列下模型F的导数来近似ISM，以计算序列的微小变化对模型预测的影响（图3c）。...模型解释的目的和效用在很大程度上取决于目标应用，因此应该根据目标指导解释方法的选择。解释模型有其实际意义，但也不可盲目相信。
为了更准确地预测驾驶员对共享车辆的需求，Uber的研究人员开发了一种用于时间序列预测的高性能模型。他们能够将一个模型与来自不同位置（城市）的不同时间序列相匹配，该过程允许提取相关的时间模式。...关于这点我和uber的解决方案有点偏差：他们建议使用整合技术（例如平均）将特征向量聚合，作为我们特征向量的提取操作。我决定让它们保持原样，因为在我的实验中这样可以给我带来更好的结果。...在不确定性程度相同的情况下，我们的预测精度最终提高了5%。我们可以断言，我们的lstm自动编码器是一个从时间序列中提取重要的未知特征的好武器。...看不见时间序列的性能比较 总结 ---- 在本文中，我复制了uber为特殊事件预测开发的端到端神经网络架构。...我想强调的是：lstm自动编码器在特征提取中的作用；该方案的可扩展性，能够很好地推广，避免了为每个时间序列训练多个模型；能够为神经网络的评价提供一种稳定而有益的方法。
最近我们被客户要求撰写关于长短期记忆 (LSTM) 神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。...此示例使用从佩戴在身上的智能手机获取的传感器数据。该示例训练 LSTM 网络，以在给定时间序列数据的情况下识别佩戴者的活动，这些数据表示三个不同方向的加速度计读数。训练数据包含七个时间序列数据。...每个序列具有三个特征并且长度不同。数据集包含六个训练观察和一个测试观察。 加载序列数据 加载人类活动识别数据。该数据包含从佩戴在身上的智能手机获得的七个时间序列的传感器数据。...每个序列具有三个特征并且长度不同。这三个特征对应于三个不同方向的加速度计读数。 XTrain 在图中可视化一个训练序列。绘制第一个训练序列的第一个特征，并根据相应的活动为绘图着色。...有关如何通过在单个时间步预测之间更新网络来预测未来时间步的示例。 计算预测的准确性。 ac = sum(YPrd == YTst{1}).
多元线性回归模型是通过对多变量进行线性组合的方式来预测目标变量；而自回归模型是利用目标变量的历史数据来预测目标变量。...p 阶的自回归模型 AR(p) 定义如下： 假设该序列是平稳的，则有： 而噪声为零均值，则： 假设分母不为零，则有以下特征方程： 该方程所有解的倒数称为该方程的特征根，如果所有的特征根的模都小于...简单介绍下截尾和拖尾： 截尾是指时间序列的自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF）在某阶后均为 0 的性质； 拖尾是 ACF 或 PACF 并不在某阶后均为 0 的性质。...看到这可能会有些糊涂，我们来推导一下，顺便去理解如何用预测误差来建模。 首先，理论上 AR 模型可以是无穷阶的： 其中 绝对可和（绝对值相加小于正无穷）。 我们给出一个特例： 其中 。...5.Afterword 这篇推文写的不是太好，主要有两个原因，一个是写作时间断断续续导致思路不是太连贯，另一个是本身知识点就很庞大，短时间内可能没法啃完。
在投放创意之前，广告平台需要定义一个良好（good）的概率分数，以决定是否向用户投放这个特定内容。这可以定义为一次点击预测：给定一个用户和他们在平台上的活动，那么这个用户点击内容的概率会是多少？...在大多数传统的机器学习系统中，用于在特定时间内展示广告的特征值对机器学习模型的训练是非常重要的。除了获取这些特征的同步请求之外，还有一个异步请求，该请求被发送到记录这些特征的特征日志服务上。...DNN 的另一个好处是跨多个目标进行多任务学习。网络重量级在不同目标（例如点击次数、转发次数或平台上可能存在的其他任何指标）之间共享，这样就无需为不同目标训练不同的模型。...如果将序列长度增加到 100 个事件，则上述特征将变得太过复杂。相比之下，该模型使用了简单特征，例如：该操作是什么？用户是否点击了？这些特征非常简单，但较长的序列可以让模型有更大的容量。...图 9：PinnerFormer：Pinterest 用户表示的序列建模 该模型的另一个输入是来自当前用户互动的实时序列。这两者的组合可以用来了解用户正在平台上做什么事情。
在基于窗口的方法中，给定目标词，我们从原语和目标语的对应位置中获取双语窗口，其中目标语窗口的中心词就是该目标词，而原语窗口的中心词即目标词对应的原语词。...特征抽取模型在输入原句序列和目标句序列的条件下抽取质量评估特征，这一部分的训练需要使用一般的双语平行数据集。...对于特征抽取，『Bilingual Expert』（图上右上框）模型构建了一种条件语言模型。简单而言，在给定原语句子所有词和目标语句除当前词以外的上下文，模型希望能使用这些词的信息预测出当前词。...给定原语句子和目标语句子的上下文，并预测目标语句子的当前词可以表述为如下方程式，阿里机器翻译团队使用了在《Attention is all you need》中提出的 Transformer 建模这一方程...在句子层面中，biLSTM 编码的前向的最后一个时间步与后向的最后一个时间步的隐藏特征联合计算一个实数值以表示翻译质量，而在词语层面的评估任务中，biLSTM 编码对应的 目标端词的每一个时间步的前后向量隐藏特征联合计算一个值以将它们分类为
这意味着我们将选择参数 w，使对给定输入值 x 在训练数据中 y 标签的概率最大化： ? 需要最大化的目标函数是： ? 通过用前面展示的扩展形式替换，并应用对数除法规则，得到以下形式： ?...在现实问题中，我们要预测一个给定词/输入的标签/状态。但是，由于贝叶斯定理（即生成方法），在 HMM 中不可能进行编码，而模型估计的是产生某个确定单词的状态的概率。...也可以用一个判定方法来解决预测问题： 传统的方法通过设置 HMM 参数以最大化输入序列的概率; 然而，在大多数文本应用中，其任务是根据输入序列来预测状态序列。...HMM 模型对于每个转换和输入都有确定的概率估计，而 MEMM 给出每个隐藏状态的一个概率估计，这是给定前一个标记和输入值情况下的下一个标记的概率。...在 MEMM 而不是转换和观测矩阵中，只有一个转换概率矩阵。该矩阵将训练数据中先前状态 S_t-1 和当前输入 O_t 对的所有组合封装到当前状态 S_t。
下面我们将简要介绍如何修正 GRU 以完成网站流量时序预测。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 预测有两个主要的信息源： 局部特征。...RNN 是非参数的，大大简化了学习。想象一下对 145K 时序使用不同的 ARIMA 参数。 任何外源性的特征（数值或类别、时间依赖或序列依赖）都可以轻松注入该模型。...解码器为 TF GRUBlockCell，该 API 封装在 tf.while_loop() 中。循环体内的代码从上一步获得预测，并加入到当前时间步的输入特征中。...另一个选择是在 log1p(data) 上的 MAE 损失函数，它很平滑，且训练目标与 SMAPE 非常接近。 最终预测取最接近的整数，负面预测取零。...两种方式我都试了，但对于这个任务来说 Walk-forward 更好，因为它与竞赛目标直接相关：使用历史值预测未来值。但是该分割破坏了时序结尾的数据点，使得训练准确预测未来的模型变得困难。
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