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LSTM时间序列预测

关于时间序列预测 你可能经常会遇到这样的问题,给你一个数据集,要你预测下一个时刻的值是多少?如下图所示,这种数据往往并没有规律可言,也不可能用一个简单的n阶模型去拟合。 这篇文章主要讲解用LSTM如何进行时间序列预测 ? 数据 数据直接放在代码里,省去了下载文件并读取的麻烦。 建议我们输入循环神经网络的时候,Tensor的第一个维度是序列长度seq len,第二个维度才是batch size 对于这个客流数据,seq_len指的是时间序列的长度,这里前9年,共108个月,则seq_len batch_size, mid_dim) mid_layers一般设置为1或者2:理论上足够宽(神经元个数足够多),并且至少存在一层具有任何一种"挤压"性质的激活函数的2层全连接层就能拟合任何的连续函数 为了进行时间序列预测 ,并将此预测结果加到输入序列中,从而逐步预测后3年的客流。

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时间序列预测(中)

总第218篇/张俊红 上一篇文章我们介绍的时间预测的方法基本都是通过历史数据直接求平均算出来的的。这一篇讲一些用模型来预测的方法。 而我们这里的自回归顾名思义就是用自己回归自己,也就是x和y都是时间序列自己。具体的模型如下: ? 5.最后 当数据是平稳时间序列时可以使用前面的三个模型,当数据是非平稳时间序列时,可以使用最后一个,通过差分的方式将非平稳时间时间序列转化为平稳时间序列。 以上就是常用的对时间序列预测的统计模型。

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    时间序列预测(下)

    总第219篇/张俊红 前面两篇给大家介绍了几种对时间序列直接的预测方法,这一篇给大家讲讲如何对时间序列进行分解,并根据分解法对数据进行预测。 综上,一个时间序列可以分为:长期趋势(T)、季节因素(S)、循环因素(C)、不规则因素(I)四部分。 那么我们应该如何把这四个因素组合起来呢? 以上是关于时间序列各因素的一个拆解,接下来给大家一个举个例子: 下表为2015年-2019年各个季度的GDP值,这是一个完整的时间序列,我们接下来就看下如何拆解这个时间序列中的各个因素。 ? 我们并对2020年各个季度的GDP做了一个预测,即下图中红线部分,每个季度的预测值等于该季度对应的TSC,因为每个值对应的I不相同,所以就没放进来,当然也可以对不同季度的I值取均值放进来。 ? 以上就是关于时间序列预测的下部分。为了理解更加深刻,大家一定要自己跟着过程计算一遍。

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    时间序列预测(上)

    [b5kd2cg0fm.jpeg] 总第216篇/张俊红 预测时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据(上),时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。 今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列预测相关的方法。 所谓平稳时间序列,就是随着时间的推移,要研究指标的数值不发生改变,或者在某个小范围内进行波动。 [9gi9zsr03k.png] 针对此种时间序列,主要有简单平均法、移动平均法、指数平滑法这三种预测方法。 [20xtwewyf8.png] 2.移动平均法 简单平均法适用于不同时期数据基本维持不变的情况,但是有的具有周期性的时间序列,如果还用简单平均法的话,误差就会很大。 以上就是关于平稳时间序列相关的预测方法,我们下一篇将介绍趋势时间序列相关的预测方法。

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    Python中LSTM回归神经网络时间序列预测

    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。 Desktop/LSTM/data.csv',usecols=[1]) #pandas.read_csv可以读取CSV(逗号分割)文件、文本类型的文件text、log类型到DataFrame #原有两列,时间和乘客数量 f(x),Itera):map()接收函数f和一个list,把函数f依次作用在list的每个元素上,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,当月的流量当做输出。 ''' 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=[], []

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    Simple RNN时间序列预测

    本文将介绍利用朴素的RNN模型进行时间序列预测 比方说现在我们有如下图所示的一段正弦曲线,输入红色部分,通过训练输出下一段的值 ? 表示的含义从几何上来说就是图上红色左边框的对应的横坐标的值,因为我们要确定一个起点,从这个起点开始向后取50个点,如果每次这个起点都是相同的,就会被这个网络记住 x是50个数据点中的前49个,我们利用这49个点,每个点都向后预测一个单位的数据

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    探索时间序列预测未来

    文章期号:20190702 掌握预测,不能少的技能时间序列预测 1,什么是时间序列 时间序列(time series)是按时间顺序记录的一组数据。 2,影响时间序列变化的成分 时间序列的变化可能受到一种或多种因素的影响,导致在不同的时间上取值是有差异的,这些影响因素称为时间序列的组成要素,一个时间序列通常由4种要素组成:趋势,季节变动,循环波动和不规则波动 3,时间序列的模型 趋势(T),季节变动(S),循环波动(C)和不规则波动(I)组合的时间序列表达式: 四种不同成分的时间序列 4,时间序列预测方法与评估 预测方法的选择 一种预测方法的好坏取决于预测误差的大小 分解预测是先将时间序列的各个成分依次分解出来,而后再进行预测的。 > abline(v=2016,lty=6,col="grey") > 成分分解图 分解预测图 至此,常有的几种时间序列预测模型整理完成,大家也可以对不同模型的预测效果做两两的残差对比,根据不同的实际情况

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    python 时间序列预测 —— prophet

    文章目录 prophet 安装 数据集下载 prophet 实战 导入包 pandas 读取 csv 数据 画个图 拆分数据集 从日期中拆分特征 使用 prophet 训练和预测 prophet 学到了什么 放大图 prophet 安装 prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包,直接用 conda 安装 fbprophet 即可 prophet 的官网:https://facebook.github.io prophet/ prophet 中文意思是“先知” prophet 的输入一般具有两列:ds和y ds(datestamp) 列应为 Pandas 可以识别的日期格式,日期应为YYYY-MM-DD,时间戳则应为 首先颜色是按照小时取,所以每种颜色代表一个时辰 后三幅图的竖条上的颜色分布代表不同时间段的流量分布 有意义的信息主要来自散点的分布范围,可以看出: 每日的车流量呈现 M 型,意味着上下班高峰 一周中周末车要少些 ,误差随时间放大 感兴趣的朋友可以自己玩玩 prophet 学到了什么 从下图可以看出: 总体趋势:下行 每周趋势:工作日流量大、周末流量低 每日趋势:早晚上下班高峰,所以每天流量基本呈现 M 型曲线

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    用python做时间序列预测三:时间序列分解

    在初始概念篇中,我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成,本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。 分解的使用场景有很多,比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性,或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性,让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。 加法和乘法时间序列 时间序列的各个观测值可以是以上成分相加或相乘得到: Value = Trend + Seasonality + Error Value = Trend * Seasonality 小结 时间序列分解不仅可以让我们更清晰的了解序列的特性,有时候人们还会用分解出的残差序列(误差)代替原始序列来做预测,因为原始时间序列一般是非平稳序列,而这个残差序列是平稳序列,有助于我们做出更好的预测 ,当然预测后的序列还要加回或乘回趋势成分和季节性成分,平稳序列的具体内容将在下一篇文章中介绍。

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    【时序预测时间序列分析——时间序列的平稳化

    时间序列的平稳化处理 将非平稳时间序列转化成平稳时间序列,包含三种类型:结构变化、差分平稳、确定性去趋势。本文脉络框架如下: image.png 1.1. Cramer分解定理:对于任何时间序列时间序列=完全由历史信息确定的多项式的确定性趋势部分+零均值白噪声序列构成的非确定性随机序列。 步骤二中,拟合季节变化St时需要注意观察序列的周期性规律是否明显,选择对应的模型。时间序列用于预测时,也是用Tt和St预测未来的发展变化。 步骤一中,长期趋势的拟合将在后面介绍。 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。 ;最好只做1期预测 Holt线性指数平滑法 每期线性递增或递减的部分也做一个平滑修匀 适用无季节变化、有线性趋势的序列,不考虑季节波动;可向前多期预测 Holt-Winters指数平滑法 加上了季节变动

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    用python做时间序列预测十:时间序列实践-航司乘客数预测

    本文以航司乘客数预测的例子来组织相关时间序列预测的代码,通过了解本文中的代码,当遇到其它场景的时间序列预测亦可套用。 航司乘客数序列 ? 预测步骤 # 加载时间序列数据 _ts = load_data() # 使用样本熵评估可预测性 print(f'原序列样本熵:{SampEn(_ts.values, m=2, r=0.2 * np.std _fittedvalues, _fc, _conf, _title) 小结 陆陆续续写了10篇时间序列相关的文章了,本系列主要是应用为主,包括初识概念、时间序列数据可视化、时间序列分解、平稳/非平稳时间序列时间序列缺失值处理、相关函数图/偏相关函数图/滞后图、时间序列复杂度量化、Granger causality test(格兰杰因果检验)、ARIMA模型简介、时间序列实践-航司乘客数预测。 暂时先记录到这里,后续应该还会补充一些,比如基于深度学习的时间序列预测等。

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    Keras 实现 LSTM时间序列预测

    本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列预测。 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统。 数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组)。 时间跨度为2016年9月1日 - 2016年11月30日 训练与预测都各自包含46组数据,每组数据代表不同数据源,组之间的温度与湿度信息一样而输出不同. 2 导入库并读取查看数据 ? ? ? ? 3 数据预处理 3.1 时间序列数据转化为监督问题数据 ? ? ? 3.2 数据集划分及规整 ? 4 建立模型并训练 ? ? 5 模型预测并可视化 ? ? 蓝色曲线为真实输出 绿色曲线为训练数据的预测输出 黄色曲线为验证数据集的预测输出 红色曲线为测试数据的预测输出(能看出来模型预测效果还是比较好的)

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    基于 Prophet 的时间序列预测

    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。 如果你还在为时间序列预测而苦恼,那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。 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。

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    用于时间序列预测的AutoML

    http://automl.chalearn.org/ 这项挑战旨在为时间序列回归任务提出自动化解决方案。 挑战中的每个数据集都是表格数据,其特征主要有以下三种类型:Id(可以是多个特征或没有特征),时间戳(每个数据集只有一个时间戳),其他特征(数值或分类)以及预测目标。 Id功能的组合标识一个变量(时间序列)。 ? 给定数据集的示例。 例如,预测一下公寓的价格。 还用不同的种子测试了装袋和训练以减少预测的差异,但是这些方法花费了很多时间,并且得分的提高不足以包含在最终解决方案中。 超参数优化 ?

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    Pytorch实现LSTM时间序列预测

    摘要:本文主要基于Pytorch深度学习框架,实现LSTM神经网络模型,用于时间序列预测。 这种循环结构对时间序列数据能够很好地建模,例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域。 ? 上一部分简单地介绍了LSTM的模型结构,下边将具体介绍使用LSTM模型进行时间序列预测的具体过程。 02 — 数据准备 对于时间序列,本文选取正弦波序列,事先产生一定数量的序列数据,然后截取前部分作为训练数据训练LSTM模型,后部分作为真实值与模型预测结果进行比较。 (3)结果展示 比较模型预测序列结果与真实值之间的差距 ?

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    Pytorch实现CNN时间序列预测

    本公众号曾经推出过PyTorch实现的LSTM时间序列预测,并开源了其源码。细心的童鞋可能发现了,我之前使用的LSTM是生成式模型,而不是使用判别式进行预测。 换言之,就是将序列本身作为输入,下一时刻作为输出,模型表达的是序列的联合概率分布。有兴趣的可以将其改写为判别模型。 本文将使用卷积神经网络(CNN)用于时间序列预测。 CNN用于序列预测时使用的是一维卷积,也就是我们熟悉的离散序列的卷积和,具体公式可以表示为: 已知序列 a={a0,a1,a2,…,am},L(a)=m+1 b={b0,b1,b2,…,bk},L(b) =k+1 用a*b表示a与b卷积后得到的一个新序列。 kernel_size的序列,与原序列做卷积(上述卷积公式)得到新的序列表达,一般卷积网络中还包括池化操作,就是对卷积提取的特征进行筛选得到最有用的特征,采用max-pooling方法比较多。

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    R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

    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。 该数据集非常适合学习使用数字时间序列。您将使用它来构建一个模型,该模型将最近的一些数据(几天的数据点)作为输入,并预测未来24小时的气温。 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? RNN特别依赖于顺序或时间的:它们按顺序处理输入序列时间步长,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。

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    用python做时间序列预测四:平稳非平稳时间序列

    为什么要关注序列的平稳性? 大多数的统计预测方法都是以平稳时间序列为假设前提来设计的。 比如,对于时间序列自回归预测来说,我们的假设是变量的历史和现状呈现出的基本特性,在未来阶段的一个长时期里会维持不变,而这里的基本特性一般就是用上面提到的均值、方差、自协方差来表示。 那么通过在历史序列上训练模型后,得到的这个线性回归模型的各自变量的系数就代表了各滞后时刻的值与下一时刻值的相关性,如果时间序列接近平稳,这些相关性在未来一段时间内都不会有大的变化,那么预测未来就成为了可能 所以,相对非平稳序列预测,平稳序列预测更简单和可靠。 非平稳序列如何做预测? 对于非平稳时间序列预测,我们需要先将其转换为平稳时间序列,方法包括: 差分(一阶或n阶) 取log 开根号 时间序列分解 综合使用上面的方法 一般来说,做个一阶差分,就可以得到接近平稳的时间序列了,如果方差随时间变化较大

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    时间序列预测与递归神经网络在Keras的应用基于Python

    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 ?

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    用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

    长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。 这对于时间序列预测似乎非常不错,并且事实的确可能是这样的。 在本教程中,你将了解,如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。 完成本教程后,您将知道: 如何为预测问题制定性能基准。 如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。 如何准备数据,开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 让我们开始吧。 持续性预测模型对于带有线性增长趋势的时间序列是一个好的基准预测。 ,请参阅文章: 如何检查时间序列数据是否固定与Python 如何区分时间序列数据集与Python 将时间序列按比例缩放 像其他神经网络一样,LSTM希望数据大小能控制在神经网络使用的激活函数的范围内。 概要 在本教程中,您了解了如何开发用于时间序列预测的LSTM模型。 具体来说,你了解到: 如何准备用于开发LSTM模型的时间序列数据。 如何开发时间序列预测的LSTM模型。

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