预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识，更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中。...其中g(t)表示增长函数，用来拟合时间序列中预测值的非周期性变化；s(t)用来表示周期性变化，比如说每周，每年中的季节等；h(t)表示时间序列中那些潜在的具有非固定周期的节假日对预测值造成的影响。...2.3.3 节假日模型 很多实际经验告诉我们，节假日或者是一些大事件都会对时间序列造成很大影响，而且这些时间点往往不存在周期性。对这些点的分析是极其必要的，甚至有时候它的重要度远远超过了平常点。...鉴于每个节假日（或者某个已知的大事件）的日期与影响程度存在差异，节假日模型将不同节假日在不同时间点下的影响视作独立的模型。
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。...您可以访问来自建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列，例如温度，气压和湿度，这些数据点可用于预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题，它说明了使用时间序列时遇到的许多常见困难。...如果您根据过去几个月的数据来尝试预测下个月的平均温度，由于数据的年度周期性可靠，因此问题很容易解决。但是从几天的数据来看，温度更加混乱。这个时间序列每天都可以预测吗？...此类分类器的总体准确度为90％，因此，任何基于学习的方法都应超过90％的分数，以证明其有用性。 在这种情况下，可以安全地假定温度时间序列是连续的（明天的温度可能会接近今天的温度）。...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。
不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。...1 RNN神经网络底层逻辑介绍 （注：下面涉及的所有模型解释图来源于百度图片） 1.1 输入层、隐藏层和输出层 ▲ 图1 从上图 1，假设 是序列中第 个批量输入（这里的 是样本个数，...时刻有误差 ，这里的 为真实值， 为预测值。那么整个时间长度 ，我们有 ，我们的目的就是更新所有的参数 和 使 最小。...为了做对比实验，我们还会选择之前时序文章所对应的实际销量数据！我们将基于 keras 模块构建自己的 LSTM 网络进行时序预测。...两者共同点就是能很好运用序列数据，而且通过不停迭代能无限预测下去，但预测模型还是基于短期预测有效，长期预测必然会导致偏差很大，而且有可能出现预测值趋于不变的情况。
RNN 递归神经网络（RNN）相对于MLP和CNN的主要优点是，它能够处理序列数据，在传统神经网络或卷积神经网络中，样本（sample）输入与输出是没有“顺序”概念的，可以理解为，如果把输入序列和输出序列重新排布...传统的神经网络结构可以归纳会下图左边的形式，隐藏层h的状态是不保存的，而在RNN中，每一个时间步的隐藏层状态都是由上一层的输入和上一个时间的状态共同计算得到。...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...总之，每种做法效果不一样，具体问题还需要具体分析； TIME_STEPS参数，可以理解为时间步，就是你需要几个时刻的样本来预测，INPUT_SIZE 为每个样本的维度，如果你的样本数据是一个单一序列，没有其他特征的话
时间序列预测是根据客观事物发展的规律性，运用历史数据来推测未来的发展趋势。 时序预测是一项应用非常广的技术，如股票预测，天气预测等。...然而时序预测也是一项比较难的地方，主要是短期预测可能还比较准，而对一段时间的预测则会比较难。 在学习时序预测过程中，先看了WEKA的功能。...WEKA本身是不带这功能的，不过还好，WEKA方面倒是这样的分析插件，运行一下，里面提供的界面还是相对可以的，有结果的输出和可视化，不过在时序分析预测算法方面优势就不明显了。...它仅仅是利用传统的分类算法来实现预测的。
现在，我们将了解一个与经典ARIMA时间序列建模不同的新领域。在监督学习模型中，仅仅使用单变量时间序列似乎信息有限，预测也比较困难。...感兴趣的伙伴可以自己尝试。 从单变量时间序列中创建特征 在单变量时间序列中，我们只能获得有限的信息。ARIMA 模型使用过去的值来预测未来的值，因此过去的值是重要的候选特征，可以创建许多滞后回归因子。...时间指数是一个有价值的领域，我们可以基于此创建特征。由于日历上的事件和年度事件在我们的生活中不断重复，它们为我们的过去留下了印记，为我们的未来提供了教益。因此，我们可以从与时间相关的特征入手。...创建基于时间的特征 创建基于时间的特征，包括日期、星期、季度等各种特征，通过 pandas series 的 "date" 类中提供的一系列函数，我们可以轻松实现这些需求。...结论 在本章中，我们探讨了单变量时间序列特征的创建方法，以及如何将其纳入基于树的监督学习框架中。我们利用 lightGBM 模型进行了一步预测，并展示了如何利用变量显著图提高模型可解释性。
它成功超过了 DLinear，也证明了 DLinear 中 Transformer可能不适合于序列预测任务的声明是值得商榷的。...最后将向量展平之后输入到一个预测头（Linear Head），得到预测的单变量输出序列。 分 patch（时间段）的好处主要有四点： 1....保持时间序列的局部性，因为时间序列具有很强的局部性，相邻的时刻值很接近，以一个 patch 为 Attention 计算的最小单位显然更合理。 3....如果不分 patch 的话，Linear Head 的大小会是 ， 是输入序列长度， 是序列个数， 是预测序列长度；如果分 patch 的话，Linear Head 的大小是 ， 是 patch 个数要远小于...如上图，本文将多元时间序列（维度为 ）中每一维单独进行处理，即将每一维分别输入到 Transformer Backbone 中，将所得预测结果再沿维度方向拼接起来。
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
时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测 小O：小H，有没有什么方法能快速的预测下未来的销售额啊 小H：Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet，简单又快速～ 传统的时间序列算法很多...而Prophet相对来说就友好多了，而且预测效果又很不错，所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。...# 预测最后几周的日期 forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail() image-20230206153349362 结果展示...这里只是介绍如何增加自定义趋势因素而已，所以没有提升在预期之内 总结 当你只需要预测数据时，只需简单的两列ds，y即可，整个预测过程简单易上手～ 共勉～ 参考资料 [1] 基于facebook的时间序列预测框架...prophet的实战应用: https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/104679017
时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测 O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊 小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。...如果忽略这些因素可能造成预测结果不够准确 小O：那有没有什么办法把这些因素也加进去呢？ 小H：那尝试下LSTM吧～ LSTM是一个循环神经网络，能够学习长期依赖。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...：时间步数，利用过去n的时间作为特征,以下一个时间的目标值作为当前的y target_p：目标值在数据集的位置，默认为-1 ''' dataX = [] dataY =...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin
长短时记忆网络(LSTM)是一种能够学习和预测长序列的递归神经网络。LSTMs除了学习长序列外，还可以学习一次多步预测，这对于时间序列的预测非常有用。...LSTMs的一个困难在于，它们可能难以配置，而且需要大量的准备工作才能获得适合学习的格式的数据。 在本教程中，您将了解如何使用Keras在Python中开发用于多步骤时间序列预测的LSTM。...完成本教程后，您将知道: 如何为多步时间序列预测准备数据。 如何建立多步时间序列预测的LSTM模型。 如何评价一个多步骤的时间序列预测。 环境 本教程假设您已经安装了Python SciPy环境。...持久性模型 时间序列预测的一个好的基线是持久性模型。这是一个预测模型，在这个模型中，最后一个观测值被向前持久化。由于它的简单性，它通常被称为幼稚的预测。...使用LSTMs的编码器-解码器范式预测每个序列，看看这是否有任何好处。 时间范围。尝试预测不同的时间范围，看看网络的行为在不同的交货时间是如何变化的。
原文地址 去年到现在一些关于时间序列预测的资料的整理。...谷歌的这个比赛是针对流量预测作的，其中第一名的一些思路是很有意思的，比如引入seq2seq模型等。 微信公众号： 代码实践|LSTM预测股票数据该公众号的其他文章都挺有意思的。...知乎： 时间序列预测方法总结 关于时间序列预测的一些总结 LSTM与prophet预测实验 时间序列的七种方法，七种经典算法 使用ARIMA和趋势分解法预测 论文： 杜爽,徐展琦,马涛,杨帆.基于神经网络模型的网络流量预测综述...王海宁,袁祥枫,杨明川.基于LSTM与传统神经网络的网络流量预测及应用[J].移动通信,2019,43(08):37-44.。提出了一个比较可行的LSTM架构。...analysis 比赛： 10大时间序列竞赛比赛 房价预测 数据库： UCI - time series UCR数据库 斯坦福网络数据，似乎更多是网络结点的数据 CompEngine，时间序列，但是似乎不权威
这个问题是国际航空乘客预测问题， 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量（单位：千人），共有12年144个月的数据。...text、log类型到DataFrame #原有两列，时间和乘客数量，usecols=1：只取了乘客数量一列 plt.plot(data_csv) plt.show() #数据预处理 data_csv...,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=[], []...转化成pytorch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
在时间序列预测领域中，模型的体系结构通常依赖于多层感知器(MLP)或Transformer体系结构。...基于mlp的模型，如N-HiTS, TiDE和TSMixer，可以在保持快速训练的同时获得非常好的预测性能。...基于Transformer的模型，如PatchTST和ittransformer也取得了很好的性能，但需要更多的内存和时间来训练。 有一种架构在预测中仍未得到充分利用:卷积神经网络(CNN)。...总结 BiTCN模型利用两个时间卷积网络对协变量的过去值和未来值进行编码，以实现有效的多变量时间序列预测。...在我们的小实验中，BiTCN取得了最好的性能，卷积神经网络在时间序列领域的成功应用很有趣，因为大多数模型都是基于mlp或基于transformer的。
划分训练集和测试集 考虑到最终模型会预测将来的某时间段的销量，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下：假设我们有2014-02-01~2017-06- 17的销量相关数据。...建模 ARIMA，一般应用在股票和电商销量领域 ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将结果变量做自回归（AR）和自平移（MA）。...，销量的预测值的趋势已经基本与真实销量趋势保持一致，但是在预测期较长的区间段，其预测值之间的差别较大。...展望 除了以上列举的一些方法，我们已经在尝试更复杂的销售预测模型，如HMM，深度学习（Long Short-Term Memory网络，卷积神经网络（CNN））等;同时需要考虑到模型的可解释性，可落地性和可扩展性...销售预测几乎是商业智能研究的终极问题，即便通过机器学习算法模型能够提高测试集的预测精度，但是对于未来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还需要考虑机器学习模型之外的企业本身因素。
分析时间序列的趋势和季节性，分解时间序列，实现预测模型 时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。...本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。...最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法的预测模型，来预测有趋势和/或季节成分的时间序列数据。...从数学意义上讲，如果一个时间序列的均值和方差不变，且协方差与时间无关，那么这个时间序列就是平稳的。有不同的例子来比较平稳和非平稳时间序列。一般来说，平稳时间序列不会有长期可预测的模式。...了解主要的时间序列模式和学习如何实现时间序列预测模型是至关重要的，因为它们有许多应用。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。...本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?
NeuralProphet是一个python库，用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。它建立在PyTorch之上，并受到Facebook Prophet和AR-Net库的极大启发。...NeuralProphet对象期望时间序列数据具有一个名为ds的日期列，而我们希望将其预测为y。...上面显示了一年的预测图，其中从2017-01-01到2018-01-01之间的时间段是预测。可以看出，预测图类似于历史时间序列。它既捕获了季节性，又捕获了线性趋势的缓慢增长。...总结 在本文中，我们讨论了NeuralProphet，这是一个基于神经网络对时间序列进行建模的python库。该库使用PyTorch作为后端。...作为案例研究，我们为德里的每日气候时间序列数据创建了一个预测模型，并进行了一年的预测。使用此库的一个优点是其语法与Facebook的Prophet库类似。
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