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。...总之，传统的时间序列预测在模型的准确率以及与使用者之间的互动上很难达到理想的融合。...2.2适用场景 前文提到，不同时间序列预测问题的解决方案也各有不用。...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。
此外，还介绍了EEGinception、InceptionFCN、MRes-FCN等模型，这些模型在时间序列分类中表现优秀，具有广泛的应用前景。表2总结了基于CNN的时间序列分类模型。...编码器LSTM接收任意长度的输入时间序列并提取关键信息，解码器LSTM基于这些信息构建固定长度的序列，这些序列作为自动提取的分类特征，为时间序列的准确分类提供支持。...基于Transformer的自监督学习模型如BERT已被用于处理时间序列分类问题，如BENDER设计了用于时间序列的编码器替代wav2vec，用于处理时间序列数据。...表3 基于注意力的时间序列分类模型总结 4 应用 时间序列分类技术在人类活动识别、脑电图情绪识别以及股票预测等领域具有广泛应用。...5 基于深度学习的时间序列分类研究趋势 近年来，深度学习在时间序列分类（TSC）领域非常活跃，但尚未出现主导其他方法的模型。
在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备，我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。...然后就是应该考虑手头有什么样的机器学习模型的问题。我们想预测第二天股票是上涨还是下跌。所以这是一个分类问题（1：股票第二天上涨或 0：股票第二天下跌）。在分类问题中，我们预测一个类别。...在我们的例子中，是一个 0 类和 1 类的二元分类。 数据理解和准备 数据理解阶段侧重于识别、收集和分析数据集。第一步，我们下载 Apple 股票数据。...X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=4284, stratify=Y) 逻辑回归： 该分类器是基于线性的模型...总结 我们这篇文章的主要目的是介绍如何将股票价格的时间序列转换为分类问题，并且演示如何在数据处理时使用窗口函数将时间序列转换为一个序列，至于模型并没有太多的进行调优，所以对于效果评估来说越简单的模型表现得就越好
在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备。我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。...然后就是应该考虑手头有什么样的机器学习模型的问题。我们想预测第二天股票是上涨还是下跌。所以这是一个分类问题（1：股票第二天上涨或 0：股票第二天下跌）。在分类问题中，我们预测一个类别。...在我们的例子中，是一个 0 类和 1 类的二元分类。 数据理解和准备 数据理解阶段侧重于识别、收集和分析数据集。第一步，我们下载 Apple 股票数据。...X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=4284, stratify=Y) 逻辑回归： 该分类器是基于线性的模型...总结 我们这篇文章的主要目的是介绍如何将股票价格的时间序列转换为分类问题，并且演示如何在数据处理时使用窗口函数将时间序列转换为一个序列，至于模型并没有太多的进行调优，所以对于效果评估来说越简单的模型表现得就越好
我们知道，AI模型的成功很大部分可以归因于对大数据的泛化。然而，在时间序列识别分类领域，许多数据集通常非常小。解决这个问题的一种方法是通过数据增强。...最近来自日本九州大学的几位学者调查了时间序列的数据增强技术及其在时间序列分类中的应用，在Arxiv上发表了一篇综述。...我们将生成模型分为两类，统计模型和基于神经网络的模型 01 统计模型 有各种各样的统计、数学或随机模型用于时间序列生成和扩充。通常，这些增强方法会构建数据的统计模型，并经常用于预测。...例如，局部和全局趋势（LGT）是一种时间序列预测模型，它使用非线性全局趋势和减少局部线性趋势来建模数据。基于 LGT 的数据增强已被证明可以改善 LSTM 的预测结果。...总结 该工作为我们对时间序列的数据增强方法进行了全面调查，并对各种时间序列进行了分类和概述。
本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于...在文本分类任务中，我们以情感分类任务为例，提供了基于DNN的非序列文本分类模型，以及基于CNN的序列模型供大家学习和使用（基于LSTM的模型见PaddleBook中情感分类一课）。...02 基于双层序列的文本分类 本例将演示如何在 PaddlePaddle 中将长文本输入（通常能达到段落或者篇章）组织为双层序列，完成对长文本的分类任务 |1.模型介绍 我们将一段文本看成句子的序列，而每个句子又是词语的序列...基于双层序列的文本分类模型 PaddlePaddle 实现该网络结构的代码见 network_conf.py。...对双层时间序列的处理，需要先将双层时间序列数据变换成单层时间序列数据，再对每一个单层时间序列进行处理。
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。
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。...RNN算法的细节这里就不赘述，RNN的缺点在于，误差反向传播时，由于时间步t的梯度是由t时的状态h分别对前面所有时间步的状态求导，再相乘得到，在状态权重的模大于1时，若时间步t较长，梯度就会消失（趋近于...，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...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...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
具体来说，它们都是将时间序列分成若干个时间段（Preformer 里用的术语是 segment，本文用的是 patch，实际上是差不多的），每一个时间段视为一个 token（这不同于很多 Transformer-based...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....1.2 Channel-independence 很多 Transformer-based 模型采用了 channel-mixing 的方式，指的是，对于多元时间序列（相当于多通道信号），直接将时间序列的所有维度形成的向量投影到嵌入空间以混合多个通道的信息...总结 论文最核心的两点，分 patch、通道独立、以及自监督 mask 重建的做法在之前的时间序列相关论文中都已经存在了，所以我认为创新性并不是很强，但是效果不错。
在进行时间序列分类时，首先需要收集并预处理时间序列数据，然后通过特征提取技术将其转化为可用于分类的特征向量。接下来，使用适当的分类算法对特征向量进行训练，以构建一个能够准确预测新数据标签的分类模型。...此外，许多现有方法只关注一种类型的特征，如形状或频率。基于卷积神经网络在时间序列分类方面的最新成功，我们表明，使用随机卷积核的简单线性分类器实现了最先进的准确性，而计算开销仅为现有方法的一小部分。...02 介绍 MultiRocket 基于 MiniRocket，使用与 MiniRocket 相同的内核集。主要有两个区别。 一是 MultiRocket 将时间序列转换为一阶差分。...总结 Rocket 方法基于随机卷积核进行特征提取，通过大量的随机特征和线性分类器实现高效且准确的时间序列分类。...这些方法在处理大规模、高维度和复杂的时间序列数据时表现出色，为时间序列分类任务提供了一种高效且实用的解决方案。
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。...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。...在线预测教材 成品： TCN-github facebook -prophet kaggle资料整理 tag: time series tag: time series 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 google集群数据 维基百科pagecount
今天给大家介绍KDD 2023中，牛津大学与阿里巴巴联合发表的时间序列异常检测工作。在以往的时间序列异常检测中，使用最多的方法是基于Reconstruction的方法。...其中，有监督方法需要获取到时间序列各个点是否异常的label，然而什么样的时间序列是异常的并没有一个明确的标准，这种label的标注也需要大量人力，往往无法获取大量准确的有label数据。...在使用时，如果一个序列输入模型后，某些点还原的不够好，就说明这个时间序列或者序列中某个样本点是异常的。...从不同角度学习样本表征一致性，正是对比学习的核心思路。因此，本文基于上述思路，采用对比学习的框架进行时间序列异常值检测。 2、实现方法 文中提出的对比学习时间序列异常检测框架，是一种经典的双塔模型。...Patch-wise表征基于patch粒度学习序列表征，将每个patch的序列映射到一个embedding后，使用Transformer建模多个patch之间的关系，最后融合到一起形成序列向量表示。
在以往的时间序列异常检测中，使用最多的方法是基于Reconstruction（重建）的方法，但是在其表示学习可能会因其巨大的异常损失而损害性能。...同时，还提出了通道独立补丁来增强时间序列中的局部语义信息。在注意模块中提出了多尺度的算法，以减少补丁过程中的信息丢失。 优化：基于两个分支的相似性，设计了一个有效且鲁棒的损失函数。...机器学习方法包括聚类算法，如k-均值和基于密度的方法，以及分类算法，如决策树和支持向量机（SVMs）。...最近在时间序列异常检测方面的工作还包括基于生成对抗网络（GANs）的方法和基于深度强化学习（DRL）的方法。一般来说，深度学习方法在识别时间序列中的异常方面更有效。...二、基于对比学习的时间序列异常检测方法 在DCdetector中，我们提出了一种具有双注意的对比表示学习结构，从不同的角度获得输入时间序列的表示。双注意对比结构模块在我们的设计中至关重要。
1 介绍 时间序列异常检测（TSAD）在各种应用中具有重要性，但面临挑战，需同时考虑变量内和变量间依赖性，基于图的方法在应对这方面取得了进展。...本文全面回顾了基于图的TSAD，探讨了图表示学习在时间序列数据中的潜力，回顾了最新图异常检测技术及其优缺点，并讨论了可能的技术挑战和未来方向。...因此，采用能捕捉变量间复杂关系的图形模型，是检测时间序列数据中异常的有效工具。 维度。技术进步让我们能记录大量时间序列数据，揭示变量间的依赖关系。这丰富的数据集使我们能设计一致且可靠的时间序列分析。...鉴别器尝试将真实样本正确分类为真实样本，将生成的样本正确分类为假样本，其损失是基于鉴别器对真样本和假样本的输出之间的差异。生成器和鉴别器交替更新，以在训练期间最小化它们各自的损失函数。...借口任务包括时间顺序预测、时间间隔分类或屏蔽值预测。 大多数现有研究在正常数据上训练异常检测方法，测试集包含异常数据以验证性能。无监督异常检测仅在训练阶段访问正常数据。
补充：基于预测的异常检测方案 1. 背景 时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。...技术框架 时间序列的统计算法通常是基于正态分布的假设、基于弱平稳性的假设、基于趋势性和周期性； 有监督算法的分类问题又存在政府样本不平衡、不全面、负样本稀少难以获取的问题； 基于以上两点，采用“无监督+...数据分类 依据三种特征将时间序列分为不同的类别：平稳性，趋势性，周期性 3.1.1. ...将五段时间序列（五段时刻的数据）进行均值归一化处理 计算时间序列特征：包括时间序列统计特征、拟合特征、分类特征等三类 xgboost会给出属于正常、异常的概率值，设定阈值进而判定是异常还是正常。...补充：基于预测的异常检测方案 多模型的异常检测方案，前提是根据曲线形态将时间序列划分为不同类型，本质上是利用到了时间序列的周期性和趋势性。
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。...时间序列模式 时间序列预测模型使用数学方程(s)在一系列历史数据中找到模式。然后使用这些方程将数据[中的历史时间模式投射到未来。 有四种类型的时间序列模式: 趋势:数据的长期增减。...相反，当季节成分的变化与时间序列水平成正比时，则采用乘法分解更为合适。 分解数据 平稳时间序列被定义为其不依赖于观察到该序列的时间。因此具有趋势或季节性的时间序列不是平稳的，而白噪声序列是平稳的。...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。
就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把日期转变成到年份，月份，日，周伪变量。 产品特征。从产品信息表里面可以得到款式，颜色，质地以及这款产品是否是限量版等。然而并没有这些变量。...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）。...在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...，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。
MK检验是曼－肯德尔法，又称Mann—Kenddall 检验法，是一种气候诊断与预测技术，应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。...Mann-Kendall检验法也经常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势检测。目前常用于长时间序列的栅格数据的显著性检验，在植被覆盖度，NDVI，NPP等方面尤为常见。...该检验功能强大，不需要样本遵从一定的分布，部分数据缺失不会对结果造成影响，不受少数异常值的干扰，适用性强。不但可以检验时间序列的变化趋势，还可以检验时间序列是否发生了突变。...首先导入投影信息 info=geotiffinfo('D:\ex\PM25\PM25_2000_year.tif');%首先导入投影信息 [m,n]=size(a); cd=5; %5年，时间跨度...geotiffwrite('D:\ex\MKjianyan\MK检验结果.tif',zc,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag); %选择合适的路径
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