作者：王建辉 中元国际资产评估公司 应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益，始终是企业价值评估中的难点。...时间序列平滑法就是根据预测对象的时间序列，寻找其随时间变化的规律，建立时间序列平滑模型，以推断未来的预测方法。其基本原理是：除一些不规则的变动外，事物本身就存在着某种随时间推移而变动的规律。...上述公式中,St(1)为时间序列第t期的一次指数平滑值，St(2)为时间序列第t期的二次指数平滑值，at、bt为线性平滑模型参数，m为预测的超前期数，Ft+m为时间序列第（t+m）期的预测值。...St为时间序列第t期的平滑值，bt为时间序列第t期趋势的平滑值，m为预测的超前期数，Ft+m为时间序列第t+m期的预测值。 应用霍特双参数指数平滑法的关键在于选择一对合适的平滑常数α和γ。...式中，St(1)、St(2)及St(3)分别为时间序列第t期的一次指数平滑值、二次指数平滑值及三次指数平滑值，at、bt和ct为时间序列平滑模型参数，m为预测的超前期数，Ft+m为时间序列第t+m期的预测值
在本文中将介绍和解释时间序列的平滑方法，时间序列统计方法在另一篇文章中进行了解释。本文将解释以下 4 个结构概念： 1、稳态（Stationary） 稳态是指系统的状态不再随时间发生改变的一种状态。...时间序列的假设是:时间序列在t时间段内的值受前一个时间段(t-1)的值影响最大。例如今天是星期天，它前面的值最能解释星期天时间序列的值。...有了这些基础知识，我们可以开始进行平滑方法的介绍 单变量的平滑方法 1、单指数平滑法（Simple Exponential Smoothing - SES） 它只在平稳的时间序列中表现良好，因为它要求序列中不应该有趋势和季节性...2、双指数平滑法( Double Exponential Smoothing - DES) 它在SES的基础上增加了趋势的判断。所以它适用于具有和不具有季节性的单变量时间序列。...它可以用于具有趋势和/或季节性的单变量序列。 平滑方法使用样例 我们这里将使用来自 sm 模块的数据集。它根据时间显示夏威夷大气中的二氧化碳。
在本公众号的第4篇推文里，我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到，Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。...极端二： 假设所有历史数据都同等重要，因此预测值就是所有历史数据的平均值，公式如下： 而在Power BI里常用的移动平均值，介于这两个极端之间，既认为时间比较近（区间S期）的历史数据才有价值，因而放弃时间比较久远的历史数据...该方法认为，所有历史数据都值得参考，但时间越久远的数据，重要性越低。也即预测值是对历史数据的加权平均。 其中α为最近一期的权重（0<α<1)，称为指数平滑系数。从该公式中似乎没有指数的符号存在。...二次指数平滑法 二次指数平滑法（Holt’s Linear Trend Method），适合于有一定线性趋势（单调递增或递减）的时间序列。...在二次指数平滑的基础上，增加了一个季节项s，公式如下： 二次和三次指数平滑法模型对于DAX和M来说相对复杂，硬算的意义不大。
近年来，有很多研究工作将 Transformer 应用在时间序列预测领域，取得了不错的效果，然而很多工作在模型设计上没有充分利用时间序列数据的特性，通过堆数据和算力获得优良的效果，因此存在一些局限（不可分解...他们用模块化分解块重新设计了 Transformer 体系结构，以便它能够学会将时间序列数据分解为可解释的时间序列组合。...这表明在建模时间序列时，用相对时间滞后测量的注意力比用内容相似度测量的注意力更有效。b) 其次，许多现实世界的时间序列显示出强烈的周期性，自动提取周期模式已被证明是预测成功的关键。...为了解决这些限制，受指数平滑方法的启发，研究者们提出 ETSformer，其模型架构如下图所示： 模型方法 首先，ETSformer 通过执行分层、增长和周期分解，对时间序列的特征结构进行归纳。...如下图所示： 上图展现了 ETSformer 是如何通过分解得到周期和趋势成分，从而生成预测的。
金融市场的时间序列数据是出了名的杂乱，并且很难处理。这也是为什么人们都对金融数学领域如此有趣的部分原因! 我们可以用来更好地理解趋势(或帮助模式识别/预测算法)的一种方法是时间序列平滑。...我们刚提到处理的时间序列是一维的，但是为什么偏微分方程是二维的? 这个偏微分方程是根据时间来求解的。从本质上讲时间上的每一步都使数据进一步平滑。...所以t越大，时间序列越平滑，这意味着空间变量x表示时间序列中的“时间”，后面的求解会详细解释。 为什么要用这个方程呢? 热方程的问题是它不能很好地保存边。...，我们的起点是股票价格时间序列，并且终点总是具有相同的价格。 那么我们如何从数值上开始求解呢?...如果平滑一个大的时间序列，然后将该序列分割成更小的部分，那么绝对会有数据泄漏。所以最好的方法是先切碎时间序列，然后平滑每个较小的序列。这样根本不会有数据泄露！
为了估计可以使用加性模型描述的非季节性时间序列的趋势分量，通常使用平滑方法，例如计算时间序列的简单移动平均值。 “TTR”R包中的SMA（）函数可用于使用简单的移动平均值来平滑时间序列数据。...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。...预测的时间序列比原始数据的时间序列要平滑得多。 作为预测准确性的度量，我们可以计算样本内预测误差的平方误差之和，即我们原始时间序列所涵盖的时间段的预测误差。...要使用forecast.HoltWinters（）函数，我们首先需要安装“预测”R包（有关如何安装R包的说明，请参阅如何安装R包）。...霍尔特的指数平滑 如果您的时间序列可以使用趋势增加或减少且没有季节性的加法模型来描述，则可以使用Holt的指数平滑来进行短期预测。 霍尔特的指数平滑估计当前时间点的水平和斜率。
为此本文提出了一种新的时间序列Transformer结构，其中，用模块化分解块重新设计了Transformer体系结构，以便它能够学会将时间序列数据分解为可解释的时间序列组受；经典指数平滑方法的启发，提出了新的指数平滑注意...(2)其次，许多现实世界的时间序列显示出强烈的周期性——时间序列中的模式以固定的周期重复。...为了解决这些限制，受指数平滑方法的启发，本文提出ETSformer，这是一种用于时间序列预测的有效且高效的Transformer体系结构。...如下图所示： 其中：上图说明了ETSformer如何通过分解(中间表示)到周期和趋势成分生成预测。周期性成分提取显着的周期性模式并对其进行外推。...趋势分量是水平和增长项的组合，首先估计时间序列的当前水平，然后添加阻尼增长项以生成趋势预测。 ETSformer引入了一种新颖的指数平滑注意力(ESA)和频率注意力(FA)来代替普通注意力。
lstm时间序列预测模型 时间序列-LSTM模型 (Time Series – LSTM Model) Now, we are familiar with statistical modelling...现在，我们已经很熟悉时间序列的统计建模，但是机器学习现在非常流行，因此也必须熟悉某些机器学习模型。 我们将从时间序列域中最流行的模型开始-长短期记忆模型。...让我们根据回溯期的值将时间序列数据转换为监督学习数据的形式，回溯期的值本质上是指可以预测时间“ t”时的滞后次数。...So a time series like this − 所以这样的时间序列- time variable_x t1 x1 t2 x2 : : : : T xT When look-back...您可以运行下面给出的代码，并使用模型参数来查看结果如何变化。
在这种情况下，tsmoothie包可以帮助我们节省大量时间来准备用于分析的时间序列。Tsmoothie是一个用于时间序列平滑和离群值检测的python库，它可以以向量化的方式处理多个序列。...时间序列平滑 我们工作流程中的第一步是时间序列预处理。我们的战略非常直观和有效。我们取目标时间序列(发电量)，并用一种奇妙的工具使其平滑:卡尔曼滤波器，这是每个数据科学家都必须知道的。...卡尔曼平滑的可视化展示 结果平滑的时间序列保持相同的时间模式存在于原始数据，但具有一致和合理的降噪。...时间序列预测 第二步是建立一个神经网络结构来预测未来几天的发电量。首先对原始数据拟合模型，然后对平滑后的序列进行拟合。平滑数据仅作为目标变量使用，所有输入序列保持原始格式。...重要的一点是，平滑过程提供了很大的好处，在预测精度的所有时间跨度。 ? 总结 在这篇文章中，我们利用了预测场景中的时间序列平滑。应用卡尔曼滤波平滑使得原始数据和减少噪声的存在。
为了建模时间序列之间的依赖关系，STGNNs采用了静态图上GNNs的设计原则。这可以进一步分为三种类型：频谱GNNs、空间GNNs和两者的组合（即混合型）[29]。...频谱GNNs基于频谱图理论，使用图移位算子（如图拉普拉斯算子）来捕捉图频域中的节点关系[28]、[76]、[77]。不同的是，空间GNNs通过直接设计局部化到每个节点邻域的滤波器来简化频谱GNNs。...混合方法结合了频谱和空间方法的优点。 时间模块。为了考虑时间序列中的时间依赖关系，STGNNs结合了时间模块，与空间模块协同工作来建模复杂的时空模式。时间依赖关系可以在时间域或频率域中表示。...在图6中，我们展示了一个一般的流程，展示了如何将STGNNs集成到时间序列分析中。...图神经网络在时间序列分类中 时间序列分类任务旨在根据时间序列的潜在模式或特征为给定的时间序列分配一个分类标签。
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。
前言 我们时常会面临这样的困境：时序算法发展已久，随着时序预测&检测算法模型越来越丰富，当新时序预测需求来临时，我应该如何从十几种模型中选择最适合该业务的模型？...，其思考如何如下几个方面： 1....它使用时间戳t的其他时间序列的表示作为负样本。 那么其实，这两个损失函数是互补的。...TS2Vec 在三个与时间序列相关的任务上展示了其通用性和有效性，这包括时间序列分类、预测和异常检测。...02、平滑标签和聚类 随着针对时间序列数据的预测方法数量不断增加，许多方法在相同类型的时间序列上表现出相似性能，这会降低分类器的表现。
在本教程中，您将了解如何使用Python重构您的时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道： 如何将你的时序预测问题作为一个能替代的回归问题来进行重构。...如何将你的时序预测问题作为一个分类预测问题来进行重构。 如何用不同的时间范围重构时序预测问题。 让我们开始吧。 重构预测问题的好处 重新审视你的问题，是探索对将要预测的事物的另一种观点。...探索时间序列预测问题的替代框架有两个潜在的好处： 简化你的问题。 为集合预报提供基础 这两个好处最终将导致更加巧妙和/或更强大的预测。...Python重构您的时间序列预测问题。...具体来说，你了解到： 如何设计你的时间序列问题的替代回归问题。 如何将您的预测问题作为分类问题。 如何设计预测问题的替代时间范围。
传统阈值和智能检测 现实问题中比如监控场景，对于百万量级时间序列，而且时间序列的种类多，如何找到通用的算法同时监控百万条指标曲线？...数据形式 时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如10秒，1分钟，5分钟）。...计算趋势性/单调性 量值的单调性检测方法：EWMA平滑+线性回归 率值的单调性检测方法：3-sigma+EWMA平滑+线性回归 返回结果：上升、下降、平稳 image.png 3.1.3. ...不同曲线形态的时间序列 根据以上平稳、周期性、趋势性等特征，将时间序列划分为不同的曲线形态。...时间序列预测模型的决策路径如下，这一小节的详细内容将在后续时间序列预测模型的KM文章中详细阐述，敬请关注。
假定加法作用模式下的时间序列：Xt = Tt + St + It 步骤一：拟合长期趋势Tt: Tt = f(t, t*2)，以时间t为自变量的模拟回归方程法 Tt = f(Xt-1, Xt-2)，以历史观察值为自变量的数据平滑法...数据平滑法，把时间点t前后的若干观察值作为自变量，时间点t的观察值作为因变量，是利用在较短的时间间隔内的序列的自我拟合。...数据平滑法是利用修匀技术，削弱短期随机波动对序列的影响，使序列平滑法从而显示出变化的趋势。包括移动平均法和指数平滑法。还有一种X-11法。...模拟回归方程法，把时间作为自变量，序列作为因变量，建立序列随时间变化的回归模型。 3.1. 移动平均法 通过取该时间序列特定时间点周围一定数量的观测值的平均来平滑时间序列不规则的波动部分。...指数平滑法 移动平均法假定了前后若干项观察值对当前项的影响是一样的，但实际上，近期的变化对现在的影响比远期的更大，所以改进后得到指数平滑法，他是一种加权平均法，考虑了时间的远近对t时间趋势估计值的影响，
它是更健壮的卷积吗？从更少的参数中挤出更多的学习能力仅仅是一种黑客手段吗？它应该稀疏吗？原始作者是如何提出这种架构的？ [图片上传中......流行的时间序列预处理技术包括： 只需缩放为[0，1]或[-1，1] 标准缩放比例（去除均值，除以标准偏差） 幂变换（使用幂函数将数据推入更正态分布，通常用于偏斜数据/存在异常值的情况） 离群值去除 成对差异或计算百分比差异...季节性分解（试图使时间序列固定） 工程化更多特征（自动特征提取器，存储到百分位数等） 在时间维度上重采样 在要素维度中重新采样（而不是使用时间间隔，而对要素使用谓词来重新安排时间步长（例如，当记录的数量超过...如果您的时间序列可以通过进行季节性分解等预处理而变得平稳，则可以使用较小的模型（例如NeuralProphet或Tensorflow Probability）（通过更快速的训练并且所需的代码和工作量更少...将序列长度视为一个超参数，这导致我们得到类似于RNN的输入张量形状：(batch size, sequence length, features)。 这是设置为3的所有尺寸的图形。 [图片上传中...
本例子程序展示了长白山火山气体地球化学2002年观测数据中CO2和He两种气体元素深度的时间序列。...程序中用到了常用的时间序列python数据处理方法，箭头标识方法，适合学习基本python作图学习使用。程序中所用到的no09.csv数据样式如下： ?...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
时间序列的操作 一、时间序列基础 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame from datetime...二、时间序列采样 生成数据 首先使用date_range来生成一个时间序列，然后在生成一个和它一样长的series： t_range = pd.date_range('2016-01-01', '2016...Pandas对于时间序列的采样提供了一种更为便利的方法：resample，它可以指定采样的标准（按天、月等）。...ffill是向下填充，即将2017-01-01 01:00:00至2017-01-01 23:00:00的值都填充为2017-01-01 00:00:00的值 三、时间序列画图 时间序列数据适合画基于时间的曲线图...首先，创建一个每小时一个点的时间序列： ?
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) graph(lungDeaths) ?...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung...从侧边栏链接到的 库包括更多可用于自定义的各种功能的示例。 ? ?
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths)graph(lungDeaths) 请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung...1.R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图 2.R语言生存分析可视化分析 3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据 4.r语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态 5
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
