时间序列预测（time series forecasting） ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model） ARIMA模型，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。...install.packages(“forecast”) 拟合曲线的方法 auto.arima(ts) forecast(arimaModel,h) arimaModel ARIMA模型...h 需要预测的时间长度 代码实现： #install.packages('forecast') library(forecast) data <- read.csv("data.csv
而深度学习模型在这一任务上展现了强大的预测能力。 然而，大量文献表明，在分类任务中，深度学习模型非常容易被后门攻击从而给出错误的分类结果。...因此，自然的想到，当面对适用于时间序列预测的深度学习模型时，后门攻击是否依然可以操纵预测结果？ 为了回答这个问题，本文首次全面地定义了时间序列预测的后门攻击范式，并进而提供了对应的双层优化数学模型。...在此基础上，本文提出了模型无关的 BackTime 攻击方法，旨在通过改变时间依赖（temporal dependency）和跨变量依赖（inter-variable dependency）来影响被攻击模型的预测结果...时间序列后门攻击目标：被攻击模型在面对干净输入的时候提供正常的预测结果，但是如果输入中包含了触发器（trigger），那么被攻击模型就会输出攻击者预先定义的结果。...随着未来中需要预测的目标模式长度逐渐降低，攻击效果逐渐减弱 。 BackTime 后门攻击 论文中提出了针对时间序列预测的后门攻击方法 BackTime。
时间序列预测中，我们经常使用的损失函数包括MSE、MAE等。这些损失函数的目标是预测结果和真实值每个点的差距最小。然而这样的点误差损失函数真的适用于所有时间序列预测任务吗？...例如，在一些时间序列任务中，数据经常出现高峰、低谷等极端的形状，点误差拟合可能会寻找一个中庸的值，而无法还原最真实的时间序列形状。...然而，这种损失函数完全忽略了不同点的关系，在时间序列中忽略了各个点的时序关系，导致了预测结果的形状和真实序列不匹配的问题。...后续也有很多工作针对DTW在时间序列预测中的应用进行优化。DTW也有其缺点，对齐过程容易受到噪声影响，且对齐过程一定程度上丢失了序列的时间位置信息，一般会影响MSE等评价指标。...Uniform Scaling表示在时间轴或值域上进行一个常数k的乘法变换，在时间轴上可以看成对原始序列的拉长或者缩短。
作者 | shivani46 编译 | Flin 介绍 本文的目的是展示使用时间序列从数据处理到构建神经网络和验证结果的过程。...无论是在分类的情况下，还是在回归的情况下，我们都会以某种时间序列窗口（例如，30 天）作为入口，尝试预测第二天的价格走势（分类），或者变化（回归）的价值。...，但准确性仍然受到影响： 在处理具有大量噪声或随机性质的数据时，经常会遇到诸如误差减少而不是准确度降低这样的奇怪效果——这是因为误差是基于交叉熵值计算的，这可能会降低，而准确度是具有正确答案的神经元的指标...在我们的例子中，我们设法使用前 30 天的价格窗口以 60% 的准确率预测了 5 天的趋势，这可以被认为是一个很好的结果。...价格变化的定量预测结果证明是失败的，对于这项任务，建议使用更严肃的工具和时间序列的统计分析。
这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...学习该教程后，您将收获： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重） DEWP：露点（又称露点温度（Dew point temperature），在气象学中是指在固定气压之下，空气中所含的气态水达到饱和而凝结成液态水所需要降至的温度...比如： 对风向进行独热向量编码操作 通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况 考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的...评估模型 拟合模型后，开始预测测试集。 将预测结果与测试集结合起来，并反转缩放。还将测试集真实的污染结果数据和测试集结合起来，进行反转缩放。
查询结果集通过管道传递R数据框对象中。...然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df <- datasets[["Daily Orders"]] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句：...Box-Cox变换 通常在预测中，您会明确选择一种特定类型的幂变换，以将其应用于数据以消除噪声，然后再将数据输入到预测模型中（例如，对数变换或平方根变换等）。...---- 最受欢迎的见解 1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑...）分析 4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测 5.r语言copulas和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 7.r语言时间序列tar阈值自回归模型
这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...提供超过1小时的输入时间步。 在学习序列预测问题时，考虑到LSTM使用反向传播的时间，最后一点可能是最重要的。 定义和拟合模型 在本节中，我们将在多元输入数据上拟合一个LSTM模型。...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测 概要 在本教程中...具体来说，你了解到： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。
p=18850 在本文中我们对在Google趋势上的关键字“ Chocolate ”序列进行预测。...因此，我们将每月数据序列化，将预测与观察结果进行比较。...在这里转换序列的对数序列。我们观察到趋势的变化（开始时是线性的，此后相对恒定）。...我们的模型为红色，真实的观察结果为蓝色。然后，我们可以根据这24个观测值计算误差平方和。...然后，我们可以对原始系列进行预测， > Yp=predict(model3,n.ahead=24) ++ predict(trend,newdata=data.frame(T=futur) >
但是，MLPs依赖于点对点映射，难以捕捉时间序列的全局依赖性；此外，MLPs在处理时间序列的局部动态时容易出现信息瓶颈，影响预测性能。...短期预测：在6个数据集上的实验结果表明，FreTS在MAE和RMSE上均优于所有基线模型。平均而言，FreTS在MAE 上提高了9.4%，在RMSE上提高了11.6%。...长期预测：在6个数据集上的实验结果表明，FreTS在所有数据集上均优于所有基线模型。与基于Transformer的模型相比，在MAE和RMSE上平均分别减少了20%以上。...总结 篇论文提出了一种新的频率域MLPs架构，用于时间序列预测。通过重新设计频率域MLPS，能够有效捕捉时间序列的全局依赖性和能量压缩特性。...实验结果表明，FreTS在短期和长期预测任务中均表现出色，具有高效性和鲁棒性。该研究为未来在时间序列建模中应用MLPs提供了新的思路和基础。
在数据科学中，EDA为后续的特征工程奠定了基础，有助于从原始数据集中创建、转换和提取最有效的特征，从而最大限度地发挥机器学习模型的潜力。...这些图表的见解必须纳入预测模型中，同时还可以利用描述性统计和时间序列分解等数学工具来提高分析效果。...滞后分析 在时间序列预测中，滞后期就是序列的过去值。例如，对于日序列，第一个滞后期指的是序列前一天的值，第二个滞后期指的是前一天的值，以此类推。...在开始Python代码之前，需要强调的是，如果序列是稳定的，自相关系数会更加明显。因此，最好先将序列区分开来，以识别稳定信号。...也就是说，将数据分成 24 个子集，每个子集指一天中的一个小时。这样做的效果是使信号正则化和平滑化，从而使预测更加简单。 然后对每个子集进行特征设计、训练和微调。
引言 近年来，深度学习在NLP领域取得了显著进展。由于时间序列本质上也是呈现出序列性，如果将预训练的转换器（transformers）模型应用在时间序列预测上，结果将会如何呢？...短期预测 vs 长期预测 作者们研究了模型在短期预测与长期预测能力上是否存在差异。结果显示的确存在差异。图5详细展示了每个模型在每个预测视野上的准确度。例如，第1列显示了一步预测的误差。...随着预测范围的增加，误差会不断累积。 相反，深度学习模型是多输出模型。因此，他们的预测误差分布在整个预测序列中。 唯一的DL自回归模型是DeepAR。...这就是为什么DeepAR在第一个水平线上表现得非常好，与其他DL模型相反。 5. 深度学习模型是否随着更多的数据而改进？ 在之前的实验中，作者只使用了M3数据集中的1045个时间序列。...然而，在面试中，人们会问到这样的问题：NLP的进步是归因于更好的研究，还是仅仅归因于更多的数据和增加的计算能力？在时间序列预测领域，情况更糟。
,得到一个新的object并返回 ''' 接着我们进行数据集的创建，我们想通过前面几个月的流量来预测当月的流量， 比如我们希望通过前两个月的流量来预测当月的流量，我们可以将前两个月的流量 当做输入...''' def create_dataset(dataset,look_back=2):#look_back 以前的时间步数用作输入变量来预测下一个时间段 dataX, dataY=[], []...loss.backward() #计算得到loss后就要回传损失，这是在训练的时候才会有的操作，测试时候只有forward过程 optimizer.step() #回传损失过程中会计算梯度，然后...中的tensor（张量） var_data = Variable(data_X) #转为Variable（变量） pred_test = net(var_data) #产生预测结果 pred_test...(dataset, 'b', label='real') plt.legend(loc='best') #loc显示图像 'best'表示自适应方式 plt.show() 预测结果：
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...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。...每个估计器会选择不同的重要程度的滞后子集，并汇总结果生成一组独特的有意义的滞后。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...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。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析 Neurips 2023 在今年的NIPs上，有一些关于transformer 、归一化、平稳性和多模态学习的有趣的新论文...由于该模型结合了一个统计模型(通常是ARIMA)和一个普通的transformer ，我认为调优和调试(特别是在新的数据集上)可能会很棘手和麻烦。因为几乎所有的时间序列模型都将序列输入长度作为超参数。...太阳能的生产经常受到云层覆盖的影响，这在卫星图像数据中可以看到，但在数值数据中没有很好地体现出来。除了模型本身外，论文的另外贡献是研究人员构建并开源的多模态卫星图像数据集。...3、作者的Nixtla公司非常小，可能是一家小型初创公司，它是否有足够的计算资源来完全训练一个“成功的时间序列基础模型”。...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。
p=20335 在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。...温度预测问题 在本节的所有示例中，您将使用生物地球化学研究所的气象站记录的 天气时间序列数据集。 在此数据集中，几年中每10分钟记录14个不同的量（例如空气温度，大气压力，湿度，风向等）。...首先，将先前读取的R数据帧转换为浮点值矩阵（我们丢弃包含文本时间戳记的第一列）： data <- data.matrix(data[,-1]) 然后，您可以通过减去每个时间序列的平均值并除以标准差来预处理数据...RNN特别依赖于顺序或时间的：它们按顺序处理输入序列的时间步长，重新排列时间步长可以完全改变RNN从序列中提取的表示形式。这正是它们在序列问题（例如温度预测问题）上表现良好的原因。...通过双向处理序列，双向RNN可以捕获被单向RNN忽略的模式。 值得注意的是，本节中的RNN层已按时间顺序处理了序列。训练与本节第一个实验中使用相同的单GRU层网络，您将获得如下所示的结果。 ?
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。...但是这种解决方法会对Transformer模型带来一个负面影响：平稳化后的序列虽然统计量一致了，但是这个过程中也让数据损失了一些个性化的信息，导致不同序列的Transformer中的attention矩阵趋同...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
时间序列分析是数据科学中的重要领域，它涵盖了从数据收集到模型构建和预测的整个过程。Python作为一种强大的编程语言，在时间序列分析和预测方面有着丰富的工具和库。...本文将介绍Python中常用的时间序列分析与预测技术，并通过代码实例演示其应用。1. 数据准备在进行时间序列分析之前，首先需要准备数据。...参数调优与模型选择在时间序列分析与预测中，模型的参数选择和调优对预测性能至关重要。我们可以利用Python中的Grid Search等技术来搜索最佳参数组合，并使用交叉验证来评估模型的泛化能力。...非线性时间序列预测除了传统的线性模型外，还可以尝试使用机器学习中的非线性模型来进行时间序列预测。例如，支持向量回归（SVR）等方法可以更好地处理具有非线性关系的时间序列数据。...预测建模：使用传统的ARIMA模型和基于深度学习的LSTM模型进行时间序列预测建模，通过拟合和预测，为未来数据点提供预测结果。
在本文中，我将讨论机器学习中时间序列预测的一些常见陷阱。 时间序列预测是机器学习的一个重要领域。说它重要是因为有很多预测问题都涉及时间成分。...但是，本文的主要内容不是如何实现时间序列预测模型，而是如何评估模型预测结果。因此我不会详细介绍模型构建，因为还有很多其他文章涵盖这些主题。 示例：时间序列数据的预测 在本文中使用的示例数据如下图所示。...精度指标的不当使用会产生误导 这意味着在根据直接预测值的能力评估模型时，常见的误差度量（例如平均百分比误差和R2分数） 都表明模型具备高预测精度。...因此，它对模型精度提供了更好的验证，以及验证模型是否在训练阶段学到了有用的东西，并可分析历史数据是否可以帮助模型预测未来的变化。...持续性模型（将前一时间步骤的观察结果用在下一个时间步骤中）提供可靠预测的最佳来源。 最后一点是时间序列预测的关键。使用持续性模型的基线预测可以快速证实您是否可以做得更好。
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。...（ look-back window ）是否会提高 Transformer 的性能并发现：“SOTA Transformers 的性能略有下降，表明这些模型仅从相邻的时间序列序列中捕获相似的时间信息。”...探讨了位置嵌入是否真的能很好地捕捉时间序列的时间顺序。通过将输入序列随机混洗到Transformer中来做到这一点。他们在几个数据集上发现这种改组并没有影响结果（这个编码很麻烦）。...在过去的几年里，Transformer模型的无数次时间序列实验在绝大多数情况下结果都不太理想。在很长一段时间里，我们都认为一定是做错了什么，或者遗漏了一些小的实现细节。...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
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