开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在R中，原始时间序列是否会影响子集时间序列的预测结果？

在R中，原始时间序列会影响子集时间序列的预测结果。原始时间序列包含了所有的历史数据和趋势信息，而子集时间序列是从原始时间序列中选取的一部分数据。因此，子集时间序列的预测结果受到原始时间序列的影响。

原始时间序列的影响主要体现在以下几个方面：

趋势信息：原始时间序列中的趋势信息可以帮助预测子集时间序列的趋势走向。如果原始时间序列呈现出明显的上升或下降趋势，那么子集时间序列的预测结果很可能也会呈现相似的趋势。
季节性信息：原始时间序列中的季节性信息可以影响子集时间序列的季节性预测。如果原始时间序列呈现出明显的季节性变化，那么子集时间序列的季节性预测结果也会受到相应的影响。
噪声和异常值：原始时间序列中的噪声和异常值可能会对子集时间序列的预测结果产生干扰。如果原始时间序列中存在大量的噪声或异常值，那么子集时间序列的预测结果可能会受到这些干扰的影响。

综上所述，原始时间序列对子集时间序列的预测结果有一定的影响。在进行子集时间序列的预测时，需要综合考虑原始时间序列的趋势、季节性以及噪声等因素，以获得更准确的预测结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

时间序列分析与预测：https://cloud.tencent.com/product/tsp
人工智能与机器学习：https://cloud.tencent.com/product/aiml

相关搜索:Pandas中时间序列预测的Datetime问题 python中的时间序列预测 R中每小时数据的时间序列预测 R中的子集时间序列数据 R中的时间序列标签 R中的时间序列轴变化 Shiny in R中的时间序列预测；Shiny显示unix纪元时间 Tensorflow:预测时间序列预测中的增长因子列中R中的时间序列在R中测量大量时间序列的最佳预测方法

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

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。...Self-Attention更适合时序数据，因为它能够增强模型对时间序列中局部上下文信息的建模能力，从而降低异常点对预测结果的影响程度，提高预测准确性。...图中k代表卷积核大小，下角标1d代表预测未来一天并且文中还给出了基于真实世界数据的具体结果对比，来说明k对模型预测准确率的影响：由于电力数据集相对简单且协变量提供了丰富的信息，改变k值对模型的提升并不明显...论文作者们认为引入某种程度的稀疏性，不会显著影响性能，反而为模型带来了处理具备细粒度和强长期依赖的长时间序列的能力。

3K1 0

R中时间序列分析-趋势预测ARIMA

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

1.6K10 0

让时间序列预测结果更真实的损失函数

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。

2K1 0

时间序列预测中的八大挑战

本文转载自知乎时间序列是一系列按时间排序的值，预测时间序列在很多真实工业场景中非常有用，有非常多的应用场景。预测时序的关键是观察时序之间的时间依赖性，发现过去发生的事情是如何影响未来的。...许多现有的时序预测方法都假设时间序列是平稳的，但真实场景中趋势或季节性等因素都会破坏平稳性。一般我们需要转换时间序列，以减少这个问题，比如对时序进行差分、取对数等等。...同时，也可通过几种方法检验时间序列是否平稳，如单位根检验（ADF）、KPSS-test 等。预测步长过长一般场景中，时序预测通常被定义为预测时序的下一个值。...但提前预测多个步长在真实场景中有更重要的实际意义，帮助到真实的决策场景。然而，预测更远的未来必然会增加不确定性，因此，预测更长的时间段，增加确定性，是预测任务中的一大挑战。...有时候这种噪音可能是我们缺乏领域知识，不知道哪些因素影响了数据，或者这些因素很难量化。所以真实时间序列的变化看起来比较随机。典型的例子就是金融数据，低信噪比数据在真实世界中是普遍存在的。

1.1K3 0

预测金融时间序列——Keras 中的 MLP 模型

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。

5.1K5 1

Keras中的多变量时间序列预测-LSTMs

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。

3.1K4 1

Prophet在R语言中进行时间序列数据预测

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

1.5K2 0

Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

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。

45.9K14 9

R语言用ARIMA模型预测巧克力的兴趣趋势时间序列

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) >

1K3 0

时间序列预测中的探索性数据分析

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。

981 0

Python中LSTM回归神经网络的时间序列预测

,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：

1.1K9 2

深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析

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。

2321 0

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。

6342 0

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。

6062 0

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

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。 ?

1.2K2 0

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。...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

1K2 0

TFT：一种可以解释时间序列预测结果的深度学习模型

#TSer# 时间序列学术前沿系列持续更新中 ⛳️ 后台回复"讨论"，加入讨论组一起交流学习吧多水平预测，即在未来多个时间步预测感兴趣的变量，是时间序列机器学习中的一个关键挑战。...基于注意力的模型可以提供对相关时间步长的洞察，但它们无法区分给定时间步长不同特征的重要性。需要新方法来解决多层面预测中数据的异质性以实现高性能，并使这些预测具有可解释性。...为此，本文介绍一篇发表在International Journal of Forecasting 上的“用于可解释多水平时间序列预测的时间融合变换器”，其中提出了时间融合变换器 (TFT)，一种基于注意力的...TFT 旨在将模型与通用多水平预测任务明确对齐，以实现卓越的准确性和可解释性，作者在各种用例中展示了这一点。...静态特征可能对预测产生重要影响，例如，商店位置可能具有不同的销售时间动态（例如，乡村商店可能会看到更高的周末客流量，但市中心商店可能会在下班后看到每日高峰）。

3.2K2 0

机器学习中时间序列预测的一些常见陷阱

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。

3.5K4 0

2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述

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

1.8K4 0

时间序列预测与递归神经网络在Keras的应用基于Python

编辑整理编辑部：西西原文作者 Jason Brownlee 问题描述问题为：国际客运量预测。该数据范围从 1949 年 1 月至 1960 年 12 月。...下面是一个样本的文件但是我们感兴趣的不是日期，因为每个被观察的相同间距隔开的一个月。因此，我们可以排除加载数据集的第一列。你可以看到数据集有一个上升趋势的。你还可以看到一些周期性等。...LSTM窗口的使用方法 We can also phrase the problem so that multiple, recent time steps can be used to make the

9955 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭