今天介绍一篇南大今年4月份发表的文章，主要探讨了多元时间序列预测问题中，独立预测（channel independent）和联合预测（channel dependent）二者效果的差异、背后的原因以及优化方法...Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2304.05206v1.pdf 1、独立预测和联合预测...多元时间序列预测问题中，从多变量建模方法的维度有两种类型，一种是独立预测（channel independent，CI），指的是把多元序列当成多个单变量预测，每个变量分别建模；另一种是联合预测（channel...从下面的实验结果可以看到，CI相比CD，在绝大多数预测窗口长度和数据集上，效果都是提升的。 为什么CI方法在实际应用中比CD效果更好、更稳定呢？...正则化：引入一个正则化损失，用序列减去最近的样本点作为历史序列输入模型进行预测，同时使用平滑约束预测结果，让预测结果和最近邻的观测值偏差不要太大，使得预估结果更平； 低秩分解：将全连接参数矩阵分解成两个低阶矩阵
与此同时，数据本身的价值属性、普遍性也给时序预测带来广泛的应用空间。下文将主要介绍时序预测的基本概念、解决时序预测问题的几种方式和模型、时序预测与前沿技术结合的创新思路及成果等。...1.时序预测 时间序列，也可被称为时间数列、历史复数或动态数列。时序预测（Time Series Prediction）全称为时间序列预测，实际上是对时间序列进行预测的一种方法简称。...简而言之，时序预测即是通过分析一段有限时间内某个量的变化情况，预测该变量未来一段时间或某一时刻的变化情况和预测值。关于时序问题的研究方向除时序预测外，还包括时序分类研究、时序异常检测研究等。...时序预测在物联网结果预测、销量预测、交通流量预测、价格预测、金融股票等多个方面都有应用。...如销量预测方面，时序预测可基于历史销量数据预测未来某一时间段的销量，为厂商的生产和备货计划提供决策支撑；如股票价格预测，需要对各种社会影响因素综合考量后纳入时序预测模型中，常见的方法有短期预测的指数平滑法
这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2....为提高预测的精度，机器学习算法被引入时序预测，此类方法根据具体的应用场景，选取可能影响预测值的features，将这些features引入模型，应用机器学习的分类/回归模型来进行预测。...现实预测中，机器学习方法往往结合传统时序预测法来运用。 4....展望 大数据时代的时序预测得到越来越多的关注，能够准确预测趋势是时序预测的基础应用，其他场景如异常检测等也应用了时序预测方法，我们期待时序预测能够有更多的应用场景，比如通过精准预测，发现可能出现的突发事件以提高应对措施...这里初步探索的ARIMA模型是通用场景下的时序预测，在具体应用场景下，预测可以做的更精确。
无论我们是想预测金融市场的趋势还是用电量，时间都是我们模型中必须考虑的一个重要因素。例如，预测一天中什么时候会出现用电高峰是很有趣的，可以以此为依据调整电价或发电量。 输入时间序列。...预计值和实际收盘价比较 我们的预测似乎有点偏离。事实上，预测价格很平稳，这意味着我们的模型可能表现不佳。 当然，这不是因为我们的程序，而是因为预测股票价格基本上是不可能的。...它是一个在 python 和 r 中都可用的预测工具。该工具帮助生成高质量的预测。 让我们看看如何在第二个项目中使用它！...项目2-使用 Prophet 预测空气质量 标题说明了一切：我们将使用 Prophet 来帮助我们预测空气质量！ ?...这里，yhat 代表预测值，yhat_lower 和 yhat_upper 分别代表预测值的下限和上限。 Prophet 让你可以轻松绘制预测图，我们得到： ?
引言 去年Facebook开源了一套时序预测工具叫做Prophet。Prophet是一个预测时间序列数 据的模型。 它基于一个自加性模型，用来拟合年、周、季节以及假期等非线性趋势。...其实对于时序预测问题，计算问题可以通过并行执行解决，存储问题可以通过关系型数据库MySQL或数据仓库Hive解决。...Prophet解决的“规模”问题，其实本质上是在完成时序预测任务时面临的各种复杂情况，Prophet能够适用于多种业务场景下的预测。...Prophet的亮点 当你做了很多时序预测任务时，你就会发现，并不是所有的任务都能用一个预测流程来解决。“一招鲜，吃遍天”在数据科学里是行不通的。...用户提供的重要节日列表 Prophet其中最重要的思想就是曲线拟合，这与传统的时序预测算法有很大的不同。
时序预测是一个经典的话题，应用面也很广; 结合LSTM来做也是一个效果比较好的方式. 这次准备使用TF来进行时序预测，计划写两篇: 1....主要提供三种预测模型: AR、Anomaly Mixture AR、LSTM Examples 读入数据 你的数据可以是两种: 1. numpy array 2. from a CSV file...input_fn=tf.contrib.timeseries.predict_continuation_input_fn( evaluation, steps=250))) #预测之后的...红色是预测的那一段....LSTM 必须使用TF最新的开发版的代码，就是要保证’rom tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries.estimators import TimeSeriesRegressor
除了用于语音生成，WaveNet还可以应用于时序预测任务。在时序预测任务中，我们需要预测给定时间序列的下一个时间步的取值。...模型训练输入输出b长度对时序预测影响探究？...在预测阶段，TFT方法使用已训练好的模型来对未来时序数据进行预测。...在预测阶段，Informer方法可以使用滑动窗口技术来预测未来时间点的值。 Informer方法在多个时序预测数据集上进行了实验，并与其他流行的时序预测方法进行了比较。...易用性：NeuralProphet可以很容易地与Python等编程语言集成，并提供了丰富的API和示例，使用户可以快速上手。
早期的时序分析通常都是通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的波动特征和发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。...随着时间和社会的发展，想通过对序列（比如金融、人口、互联网等相关行业）简单的观察和描述,总结出随机变量发展变化的规律,并准确预测出它们将来的走势通常是非常困难的。...Python语言 方法一：参考链接：https://mlln.cn/2017/10/26/python%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E...1、图检验法 时序图检验 根据平稳时间序列均值、方差均为常数的性质，平稳时间序列的时序图（折线图）应该始终在一个常数值附近随机波动无明显的趋势性或周期性，而且波动的范围有界。...通常来说，只有那些序列值之间具有密切的相关关系，历史数据对未来的发展具有一定的影响，才可以用来建模以挖掘历史数据中的有效信息，并预测未来的发展。纯随机性序列不具有任何分析价值。
在长时预测以及多维时间预测这两个预测任务中（普遍认为是最具有挑战的预测任务），iTransformer 全面地超过了近几年的预测模型。...03 框架通用性 研究者在 Reformer、Informer、Flowformer、Flashformer 等进行时序预测的 Transformer 变体模型上测试倒置的通用性，证明了倒置是更加符合时序数据特点的结构框架...可以使用更长的历史观测 总结 该论文的研究者基于多维时间序列的本身的数据特性，回归了现有 Transformer 模型对时序数据建模的问题，提出了一个通用的时序预测框架：iTransformer。...这个框架引入倒置的概念对时间序列进行观察，使其可以针对性完成时序数据的建模，并且具备通用性。...面对 Transformer 在时序预测领域是否有效的质疑，这个工作为后续研究提供了很好的案例，让 Transformer 重新回到时间序列预测的主流位置，为时序数据领域的基础模型研究提供新的思路。
Python中如何为LSTM 初始化状态进行时间序列预测 照片由 Tony Hisgett拍摄并保留部分权利 教程概览 该教程分为 5 部分；它们分别为： LSTM状态种子初始化 洗发水销量数据集 LSTM...模型和测试工具 代码编写 试验结果 环境 本教程假设您已安装 Python SciPy 环境。...您在学习本示例时可使用Python 2 或 3。 您必须使用TensorFlow或Theano后端安装Keras（2.0或更高版本）。...如果您在安装环境时需要帮助，请查看这篇文章： 如何使用Anaconda安装机器学习和深度学习所需的 Python 环境 http://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda...---- 编译：AI100 原文链接：http://machinelearningmastery.com/seed-state-lstms-time-series-forecasting-python
一些基本介绍可见机器之心的《业界 | Facebook开源大规模预测工具Prophet：支持Python和R》 并不喜欢理论分析，能直接上案例的，一般不码字，力求简单粗暴！！...举一个python中的设置方式（时序是by week）： c3_4 = pd.DataFrame({ 'holiday': 'c1', 'ds': pd.to_datetime(['2017/2...，也能预测，但是后面每天预测的误差有点大。.... ---- 五、用python实现prophet时序预测 1、安装 笔者在linux实践的时候，安装就遇到了很多问题。...pip install fbprophet 官网说：Make sure compilers (gcc, g++) and Python development tools (python-dev) are
常见异常检测方法 从分类看，当前发展阶段的时序异常检测算法和模型可以分为一下几类： 统计模型：优点是复杂度低，计算速度快，泛化能力强悍。...下面是3-Sigma的Python实现： import numpy as np def three_sigma(df_col): ''' df_col：DataFrame数据的某一列...Python的statsmodels实现了一个简单版的时序分解，通过加权滑动平均提取趋势分量，然后对cycle-subseries每个时间点数据求平均组成周期分量： 使用示例： import numpy...该方法的思路是从过去的几个数据点来生成下一个数据点的预测，在过程中添加一些随机变量（通常是添加白噪声）。以此类推，预测得到的数据点可以用来生成新的预测。很明显：它会使得后续预测信号数据更平滑。...该领域还在研究中，可以参考这里，构建时序模型需要大量的工作。构建成功完成后，就可能在精确度方面取得优异的成绩。
前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测...对于本来的事例就无规律可循，这种事情是用Microsoft时序算法无法预测的，或者预测结果是不准的，比如：大师，您帮我算算我下期彩票买什么号能中一等奖？？？我那个去！.......，丫不是说时序算法可以预测未来的事情嘛....咋认怂了呢.......嘿，就是它，我找到了部分历史数据，而且里面数据都很标准，完全符合我们时序预测的算法，期号我们做主键，日期列也有..开奖号码为预测列，嘿嘿..百度做的还是蛮可爱的！...结语 呵呵...通过上面的分析基本上我们能看到时序算法的好处，从上面的结果预测值来看..其实和他们官网给出的奖金方案还是有出入的，比如我预测求和值的大部分是16、14、17...这些值全部大于11...
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟学习本书后，您将准备好使用Python生态系统中的工具构建准确和有洞察力的预测模型。 从数据中的基于时间的模式构建预测模型。...掌握统计模型，包括时间序列预测的新的深度学习方法。Python中的时间序列预测将教你从基于时间的数据构建强大的预测模型。你创建的每个模型都是相关的，有用的，并且很容易用Python实现。...Python中的时间序列预测(Time Series Forecasting)将教你应用时间序列预测并获得即时的、有意义的预测。...您将学习时间序列预测的传统统计和新的深度学习模型，所有这些都用Python源代码充分说明。通过亲身参与预测航空旅行、药物处方量和强生公司(Johnson & Johnson)收入的项目来测试你的技能。...学习本书后，您将准备好使用Python生态系统中的工具构建准确和有洞察力的预测模型。
Transformer如何应用于时间序列预测一直是近期探讨的一个核心问题，这里包括多变量建模的处理方式、Transformer的结构等。...那么，到底如何使用Transformer进行时间序列预测效果最好呢？...近期华南理工大学发表了PETFormer，这篇文章主要从两个角度探索了Transformer如何应用于时间序列预测，一方面是Transformer的结构上，提出了Placeholder-enhanced...在原来的Encoder-Decoder结构中，预测序列和历史序列被分割成两个部分分别由Encoder和Decoder建模，再通过cross-attention建立联系。...patch内子序列长度的选择，可以看出子序列长度越大，整体效果越好： 对于多变量关系建模方面，直接将channel融合到一起输入Transformer的效果最差，而其他的各种将channel间信息交互与时序建模分开的方式效果基本不相上下
kaggle实战-销售数据的精美可视化分析与时序预测 本文是基于一份商品销售数据，使用Pandas、seaborn、statmodels、sklearn、线性回归预测、xgboost等库和方法进行多角度的可视化分析和时序预测...predict_seasonality(train, 'date', 'W', 'sales', axes[1], "Sales Seasonal Forecast") plt.show() 时序预测...构造时序数据 基于train数据构造时序特征： store_sales = train.copy() # copy副本 store_sales["date"] = store_sales.date.dt.to_period...0.0 2017-01-07 5.962963 0.0 2017-01-08 5.074074 0.0 2017-01-09 3.537037 0.0 2017-01-10 3.222222 0.0 时序特征可视化...) # 去除离群点：每年的第一天 plot_lags(x=onpromotion.iloc[1:], y=y_deseason.iloc[1:], lags=3, nrows=1) 时序预测可视化
引言： 近些年来，“预测”一词在各个领域被频繁提及，所谓预测，实际上就是根据历史规律，推测未来结果。...近几十年来，随着人工智能技术的发展，出现了新型的预测方法，人工神经网络预测技术正是其中佼佼者。...得益于 LSTM 的各类优点，应用 LSTM 模型对具有时序性的事物进行预测具有实际意义。...故今天我们将使用keras搭建LSTM实现多元参数进行时序数据的预测，应用于农业健康状况预测，模型200轮拟合效果如下： 01 LSTM 算法介绍 长短期记忆（LSTM）神经网络是在循环神经网络（RNN...LSTM 的电力负荷预测方法，使用这该方法对某地电力负荷值进行预测，将预测结果与传统模型对比，最终证明 LSTM 模型的误差更低，预测效果更好；王旭东等人针对短期家庭电力数据随机性强，数据维度低等问题
在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题...； 如何利用模型预测。...t-1）的污染数据和天气条件预测当前时刻（t）的污染。...多元时序多时滞输入预测的完整例子如下: from math import sqrt from numpy import concatenate from matplotlib import pyplot...我希望这个例子可以帮助您完成自己的时间序列预测实验。
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