编者按 曾经有位小伙伴在公众号留言提问：如何做时间序列分析？最近C君发现了一篇文章，也许可以解答这个问题，收录在此，以飨读者。本文来自于数据人网。...这里，我们将使用匹兹堡大学的教授David Stoffer所开发的R包astsa进行时间序列分析。...我们现在利用数据集gtemp数据集进行检验，它通过预测1880-2009年的气温变化，来预测1951-1980年的平均气温。 ? 得到gtemp图： ?...尽管回归方法允许给这个数据集的时间序列拟合一条光滑的曲线，时间序列所关注的就是除去尽可能多的趋势来确认回归线所抓取不到的信息的潜在因子。...这个模型的状态转换给原始数据集gtemp里的一些趋势进行了中和，研究者们则通过分析先前没注意到的一个成分来增强模型的预测能力。
您可以看到季节性变化已从经季节性调整的时间序列中删除。经季节性调整的时间序列现在只包含趋势分量和不规则分量。 使用指数平滑的预测 指数平滑可用于对时间序列数据进行短期预测。...随着时间的推移，时间序列中的随机波动似乎大致不变，因此使用加性模型描述数据可能是合适的。因此，我们可以使用简单的指数平滑进行预测。...与简单的指数平滑一样，参数alpha和beta的值介于0和1之间，接近0的值意味着在对未来值进行预测时，对最近的观察值的重要性很小。...=608, b.start=9) 对于简单的指数平滑，我们可以使用“forecast”包中的forecast.HoltWinters（）函数对原始时间序列未涵盖的未来时间进行预测。...为了对未包含在原始时间序列中的未来时间进行预测，我们在“预测”包中使用“forecast.HoltWinters（）”函数。例如，纪念品销售的原始数据是从1987年1月到1993年12月。
本文将帮助客户运用Copula模型，对债券的流动性风险进行度量，旨在提供一种新的方法来评估债券的流动性风险。...主要是写二元Copula，关于对债券的流动性风险来进行度量，先估计两个的边际分布，然后选择出最优的Copula函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模拟。...目前对于边际分布，想通过非参数核估计来估计其边际分布，不知道是否可行，数据为年度的周数据，为52个。...数据为流动性风险，liq1,liq2,liq3,h这四个指标，h代表换手率，对选择债券的流动性风险进行度量。...##对随机数进行可视化 plot( 计算模拟数据的相关数据 估计边缘函数分布 绘制拟合值和实际值 模拟多元分布的样本进行拟合 （使用不同的df） ----
本文帮助客户在分析了我国出口总额的数据基础上（查看文末了解数据免费获取方式），根据其数据特征建立ARIMA模型和指数曲线趋势外推模型，主要利用Eviews对模型进行检验分析，从而预测了中国出口贸易总额。...平滑法主要有移动平均方法和指数平滑法两种，这里主要使用指数平滑方法。 对已经平稳了的时间序列，通过Eviews进行指数平滑。...时间序列预测法是一种重要的预测方法， 其模型比较简单 ， 对资料的要求比较单一， 只需变量本身的历史数据， 在实际中有着广泛的适用性。 数据获取 在公众号后台回复“进出口数据”，可免费获取完整数据。...本文选自《数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析》。...用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
有50个长度为672的时间序列（消费者），长度为2周的耗电量的时间序列。这些测量数据来自智能电表。 维数太高，会发生维数的诅咒。因此，我们必须以某种方式降低维度。...在此还有一个非常重要的注意事项，对时间序列进行归一化是对时间序列进行每次聚类或分类之前的必要步骤。我们想要提取典型的消耗曲线，而不是根据消耗量进行聚类。 维数上已大大降低。...由于我们不知道要选择合适的簇数，即先验信息，因此必须使用验证指数来确定最佳簇数。我将使用Davies-Bouldin指数进行评估，通过Davies-Bouldin指数计算，我们希望找到其最小值。...结论 在本教程中，我展示了如何使用时间序列表示方法来创建用电量的更多特征。然后，用时间序列进行K-medoids聚类，并从创建的聚类中提取典型的负荷曲线。...---- 本文摘选《对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归》
p=17748 在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测。...我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理...首先让我们清理 训练数据集。 #查看数据 train_df.head().append(train_df.tail()) #显示前5行。 ?...如果未进行促销，则应将“促销”中的NaN替换为零 我们合并商店数据和训练集数据，然后继续进行分析。 第一，让我们按销售量、客户等比较商店。...促销仅在工作日进行。 客户倾向于在星期一（促销）和星期日（没有促销）购买更多商品。 我看不到任何年度趋势。仅季节性模式。
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。 目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能，以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。...这可以用于时间序列，但不可以用于时间序列数据集中与序列相关的结构。 与时间序列数据集一起使用的等效技术是持久性算法。 持久性算法使用前一时间步 的值来预测下一时间步 的预期结果。...为了做到这一点，我们将研究如何开发一个持久性模型，并用它来建立一个简单的单变量时间序列问题的基线性能。首先，我们来回顾一下洗发水销售的数据集。...不需要进行模型训练或再训练，所以本质上，我们按照时间序列逐步完成测试数据集并得到预测。 一旦完成对训练数据集中的每个时间点进预测，就将其与预期值进行比较，并计算均方差（MSE）。
p=22673 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。...基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 方法 该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分的不确定性区间。...然而，该方法的一个主要缺点是，当新的数据进来时，你需要重新调整模型。这对于具有实时检测的应用来说是不可取的。 相关视频 数据集 这个例子使用了地球化学研究所记录的天气时间序列数据集。...`````` n_prophet = 10000 Prophet模型需要得到一个有两列的DataFrame：一列名为ds，包含时间戳，一列名为y，包含要评估的时间序列。我们只看温度数据。...plot_component(forecast) 很明显，我们对未来的预测越远，决定离群值阈值的不确定性区间就越大。
在很多时候，还会有非常复杂的实验设计，比如时间序列， 时间序列与不同实验条件同时存在等情况，对于这种类型的差异分析而言，最常见的分析策略就是回归分析，将基因的表达量看做因变量，将时间和实验条件等因素看自变量...maSigPro是一个用于分析时间序列数据的R包，不仅支持只有时间序列的实验设计，也支持时间序列和分组同时存在的复杂设计，网址如下 https://www.bioconductor.org/packages...1. makeDesignMatrix 在分析之前，我们需要提供基因的表达量和样本对应的时间序列，实验分组这两种信息。...design, Q = 0.05, MT.adjust = "BH", min.obs = 20) 在p.vector函数中，包括以下几个操作步骤 第一个参数count代表基因的表达量矩阵，在运行分析前，默认对基因有一个过滤机制...其次是在不同时间点的表达模式，示意如下 ? maSigPro同时支持芯片和NGS数据的分析，注意表达量必须是归一化之后的表达量。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
为了准确预测电力负荷，有必要进行建模。本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。...用电量 本文使用的数据是1996年至2010年之间的每周用电量数据，序列 load ("Load.RData") plot (ts( data = Load , start= 1996 , frequency...= 52) ) 用电量变量及其影响因素： •星期几（离散） •时间小时（离散或非参数） •年（连续） 交互影响： •日期和时间 •年份和时间 活动 •公共假期 温度对模型的影响：高温、低温和极冷温度...模型： 分段线性函数， GAM模型中的样条曲线 数据探索 时间对电力负荷的影响 > plot ( NumWeek , Load ) 温度对电力负荷的影响，（Tt，Yt） > plot ( Temp...SARIMA对电力负荷时间序列预测》
p=30861 原文出处：拓端数据部落公众号 本文对汽车销量数据进行时间序列数据分析，我们向客户演示了用SPSS的ARIMA、指数平滑法可以提供的内容。...操作步骤： 先加日期 散点图 再去趋势化 再去季节性 再模拟模型ARIMA分析 得出结论 查看数据 时间序列散点图 图：sales 序列 从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动...指数平滑法剔除趋势项 季节性分解 ARIMA模型拟合 模型描述 模型类型 模型 ID 销量 模型_1 ARIMA(1,0,0)(1,0,0) 模型摘要 模型拟合...Sig.列给出了 Ljung-Box 统计量的显著性值，该检验是对模型中残差错误的随机检验；表示指定的模型是否正确。...显著性值大于0.05 表示残差误差是随机的，则意味着所观测的序列中使用该模型拟合较好。 · 平稳的R方：显示固定的R平方值。此统计量是序列中由模型解释的总变异所占比例的估计值。
它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。...如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。...这引发了这样一个问题，在对测试数据集进行预测之前，对网络而言怎样才算作好的初始状态。 在本教程中，我们将通过对训练数据集的所有样本进行预测来确定初始状态。理论上，应设置好初始状态来预测下一步。...为了方便起见，在将数据集分为训练组和测试组之前对整个数据集进行差分。我们可以在步进验证期间轻松收集观察值并在之后步骤中对它们进行差分。为了获得更好的可读性，我决定不采用这种做法。...总 结 在本教程中，你学会了如何构建LSTM模型解决时间序列预测问题。 具体地说，你学会了： 如何为构建LSTM模型准备时间序列数据。 如何构建LSTM模型解决时间序列预测问题。
今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。...03 测试框架 数据拆分 我们将洗发水销售数据分为两部分：训练集和测试集。 头两年的数据将用于训练数据集，其余一年的数据将用于测试集。 将使用训练数据集开发模型，并对测试数据集进行预测。...测试数据集的每个时间步长将每次走一步。 将使用模型对时间步长进行预测，然后将测试集中的实际预期值用于下一个时间步长的预测模型。...在拟合模型并进行预测之前，在数据集上执行以下三个数据变换。 转换时间序列数据使其稳定。 具体来说，a lag=1差异来消除数据的增长趋势。 将时间序列转化为监督学习问题。...需要批量大小为1，因为我们将使用walk-forward验证，并对最终12个月的测试数据进行一步预测。 批量大小为1表示该模型将适合使用在线训练（而不是批次训练或小批量培训练）。
我们在查询时间序列数据时，既有对单条记录的查询（例如查询某个设备在某一个时刻的运行状态信息，对应的就是这个设备的一条记录），也有对某个时间范围内的数据的查询（例如每天早上8点到10点的所有设备的状态信息...弄清楚了时间序列数据的读写特点，接下来我们就看看如何在Redis中保存这些数据。...接下来，我们需要继续解决第三个问题：如何对时间序列数据进行聚合计算？ 聚合计算一般被用来周期性地统计时间窗口内的数据汇总状态，在实时监控与预警等场景下会频繁执行。...下面，我来介绍一下如何使用这5个操作。 1.用TS.CREATE命令创建一个时间序列数据集合 在TS.CREATE命令中，我们需要设置时间序列数据集合的key和数据的过期时间（以毫秒为单位）。...小结 在这节课，我们一起学习了如何用Redis保存时间序列数据。
之前发了增广数据或者间比法的分析方法，R语言还是有点门槛，有朋友问能不能用Excel或者SPSS操作？我试了一下，Excel肯定是不可以的，SPSS我没有找到Mixed Model的界面。...矫正值 校正值即是对原来的观测值去掉区组效应后的值，这个值更接近于品种的真实值，可以根据它来进行排序，进行品种筛选。 ?...更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ?...LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。...结论 文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。
使用LSTM预测降雨时间序列 本文将介绍如何使用长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络来预测降雨时间序列。...与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当不稳定的。LSTM网络能够捕捉和记忆长序列中的信息，因此非常适用于降雨时间序列数据。...LSTM预测降雨的好处 LSTM网络在降雨时间序列预测中具有以下优势： 「捕捉长期依赖关系」：LSTM的记忆单元使网络能够记住并利用来自较早时间步的信息，这对于建模具有长期依赖关系的降雨模式至关重要。...「处理可变长度序列」：降雨时间序列通常由于测量之间的不规则间隔而具有不同的长度。LSTM网络可以处理这样的可变长度序列，无需固定大小的输入。...在所有数据中随机选择数据进行训练，验证，预测。
在时间序列数据处理中，有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。...图片问题描述假设我们有一组时间序列数据，每个数据点包含时间戳和对应的数值。我们希望将这些数据按照每 x 秒为一个时间窗口进行分组，统计每个时间窗口内的数据。...解决方案下面是一种基于 Java 的解决方案，可以实现对时间序列数据的每 x 秒进行分组。首先，我们需要定义一个数据结构来表示时间序列数据点，包括时间戳和数值。...// 处理分组后的数据for (List group : groupedData) { // 对每个时间窗口的数据进行处理 // 例如，计算平均值、最大值、最小值等}总结本文介绍了如何使用...Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组。
1 问题 深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作 2 方法 使用pytorch提供的 Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数...DataLoader(数据加载器类)： 1.传入dataset 2.batch_size 批大小 3.shuffle 数据打乱 train_loader=DataLoader(dataset=train...batch_size=128,shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test, batch_size=128) 构造一个两到三层的神经网络，因为minsit数据不是很复杂...，所以层数对数据的效果没有太大的影响。...经过以上的操作就是对minsit数据的一个简单处理，为接下来的深度学习做准备。
--- Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据01 02 03 04 缺少数据，因为商店没有竞争。 ...本文选自《Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析》。...：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据...Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP...（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP
p=17748 最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测 。...Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 缺少数据，因为商店没有竞争。 ...store_df.groupby(by = "Promo2", axis = 0).count() 如果未进行促销，则应将“促销”中的NaN替换为零 我们合并商店数据和训练集数据，然后继续进行分析。...促销仅在工作日进行。 客户倾向于在星期一（促销）和星期日（没有促销）购买更多商品。 我看不到任何年度趋势。仅季节性模式。...本文选自《Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析》。
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