时间序列预测是机器学习的一个重要领域。说它重要是因为有很多预测问题都涉及时间成分。然而，虽然时间成分补充了额外的信息，但与其他预测任务相比，时间序列问题更难以处理。
微软为时间序列预测加入了多项新功能，包括考量时间序列资料的交叉验证，以及将资料加入时间处理，成为额外的资料特征
时间序列是一系列按时间排序的值，预测时间序列在很多真实工业场景中非常有用，有非常多的应用场景。预测时序的关键是观察时序之间的时间依赖性，发现过去发生的事情是如何影响未来的。然而这其中有不少挑战。
时间序列数据是有序的。这意味着观察/数据点依赖于以前的观察/数据点。因此，在模型训练期间，数据点顺序不会被打乱。
今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测（SOTA）的文章，DLinear、NLinear在常用9大数据集（包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2、Traffic等）上MSE最低，模型单变量、多变量实验数据：
大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT，它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。因此，我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。
最近Transformer在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。
A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
这篇论文的标题是「A decoder-only foundation model for time-series forecasting（用于时间序列预测的仅解码器基础模型）」。
与大多数高级分析解决方案不同，时间序列建模是一种低成本解决方案，可提供强大的洞察力。
我们将使用一个名为“来自美国夏威夷Mauna Loa天文台的连续空气样本的大气二氧化碳”的数据集，该数据集从1958年3月至2001年12月期间收集了二氧化碳样本。我们可以提供如下数据：
近年来，机器学习技术和大数据工具在金融和投资界得到了广泛的应用。在这一成功之后，许多机器学习研究人员决定成立自己的资产管理公司，希望能从中分一杯羹。
今天，公众号要给大家介绍，区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的，我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
2021 International Journal of Forecasting
季节性时间序列SARIMA 在进行季节性时间序列稳定性检测之前，首先判断 a.时间序列是否有季节性 b.时间序列在什么频率上有季节性。结果会作为时间序列稳定性检测的参数输入 （季节性：比如，旅游有淡旺季）
从2017年开始，时空图神经网络模型被广泛应用于多元时间序列预测、交通预测等应用场景，然而到了2022年，这些方法的发展似乎出现了停滞：模型越来越复杂，性能提升非常有限（甚至倒退）。
每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
AI 研习社消息，Kaggle 上 Corporación Favorita 主办的商品销量预测比赛于两个月前落下帷幕，此次比赛的奖金池共计三万美元，吸引到 1675 支队伍参赛。
本文介绍了如何用XGBoost做时间序列预测，包括将时间序列转化为有监督学习的预测问题，使用前向验证来做模型评估，并给出了可操作的代码示例。
自监督学习（SSL）最近在很多深度学习任务上取得了优异的表现，它最显著的优点是可以减少对标签数据的依赖。基于预训练和微调策略，即使只有少量的标签数据也可以取得不错的效果。
简介 在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。 本文将要讨论关于预测的方法。有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型。这个模型能够在与时间相关的数据中，寻到一些隐藏的信息来辅助决策。 当我们处理时序序列数据的时候，时间序列模型是非常有用的模型。大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量，网站流量，
您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。
时间序列预测在零售、金融、制造业、医疗保健和自然科学等各个领域无处不在：比如说在零售场景下中，「提高需求预测准确性」可以有显著降低库存成本并增加收入。
这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ，TSMixer是一种先进的多元模型，利用线性模型特征，在长期预测基准上表现良好。据我们所知，TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型，在长期预测基准上，表明交叉变量信息不太有益。”
Python生态系统正在不断的成长和壮大，并可能成为应用机器学习的主要平台。
今天给大家推荐的是一个名叫Kaggle的网站流量预测项目，本项目采用Python语言开发，可以给大家的流量预测建模提供一些思路。 数据模型 Kaggle的训练数据集由大约14.5万套时间序列组成，每一
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支，广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
采用Python进行时间序列预测的主要原因是因为它是一种通用编程语言，可以用于研发和生产。
本文由经管之家CDA数据分析师独家整理，转载请注明来源 前不久，经管之家邀请到了吉林大学数据学院概率统计系教授朱复康博士参与了论坛的线上互动问答，与广大坛友就时间序列分析、保险精算等内容进行了交流，小编将问答内容整理如下，以飨读者。 本期嘉宾 朱复康博士，吉林大学数学学院概率统计系教授，研究方向为时间序列分析、保险精算，主要教授时间序列分析、多元统计分析与线性模型、统计软件、概率统计、数理统计、多元统计分析、统计基础等研究生和本科课程，新加坡南洋理工大学访问学者， 美国佐治亚理工学院博士后，现兼任吉林省工业
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
自相关和偏自相关图在时间序列分析和预测中经常使用。这些图生动的总结了一个时间序列的观察值与他之前的时间步的观察值之间的关系强度。初学者要理解时间序列预测中自相关和偏自相关之间的差别很困难。 在本教程中，您将发现如何使用Python来计算和绘制自相关图和偏自相关图。 完成本教程后，您将知道： 如何绘制和检查时间序列的自相关函数。 如何绘制和检查时间序列的偏自相关函数。 时间序列分析中自相关函数和偏自相关函数之间的差异。 让我们开始吧。 每日最低气温数据集 该数据集描述了澳大利亚墨尔本市10年（1981 – 1
尽管它最初并不是为处理时间序列而设计的，但在这种情况下，仍有许多人使用它。他们这样做正确吗？让我们来看看数学如何告诉我们有关该用例的信息。
最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛（http://t.cn/RKRix7E）落下帷幕，作为领域里最具挑战性的问题之一，这场比赛得到了广泛关注。比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量，分两个阶段进行，首先是训练阶段，此阶段的结果是基于历史数据的验证集结果，接下来的阶段则是真正的预测阶段，对未来网络流量的预测。 来自莫斯科的 Arthur Suilin 在这场比赛中夺冠，他在 github 上分享了自己的模型（http://t.cn/RTGhPQI），AI 研习社把 Arthur
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。
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半监督时间序列分类可以有效地缓解标记数据缺乏的问题。然而，现有的方法通常忽略了模型的解释性，使得人类难以理解模型预测背后的原理。Shapelets是一组具有高度解释性的判别子序列，可用于时间序列分类任务。基于Shapelets学习的方法已显示出有前景的分类性能。遗憾的是，在没有足够的标记数据的情况下，通过现有方法学习的Shapelets通常判别性较差，甚至与原始时间序列的任何子序列都不相似。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/
最近，参加了AutoSeries —时间序列数据的AutoML竞赛，在其中设法获得40个竞争对手（决赛中的15个）的第一名。这篇文章是解决方案的概述。
深度学习的发展为我们创建下一代时间序列预测模型提供了强大的工具。深度人工神经网络，作为一种完全以数据驱动的方式学习时间动态的方法，特别适合寻找输入和输出之间复杂的非线性关系的挑战。最初，循环神经网络及其扩展的LSTM网络被设计用于处理时间序列中的顺序信息。然后，卷积神经网络被用于预测时间序列，因为它们在图像分析任务中的成功。
人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。
NeurIPS，全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的顶级国际会议。该会议固定在每年的12月由NeurIPS基金会主办，被中国计算机协会推荐为A类会议。
A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation 自相关和偏自相关的简单介绍 自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。 这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。自相关和偏自相关之间的区别对于初学者进行时间序列预测来说可能是困难并且疑惑的。
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时间序列（time series）是按时间顺序记录的一组数据。其中观察的时间可以是年份，季度，月份或其它任何时间形式，为了方便表述，文中用 t 表示所观察的时间， Yt表示在时间t上的观测值。
不少学术论文对深度学习模型进行了深度探讨，但并没有展示出完整的情况。有趣的是，即使在 NLP 的案例中，一些人更倾向于将 GPT 模型的重大突破归功于“更多的数据和计算能力”，而非“更优秀的机器学习研究”。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自towardsdatascience 机器之心编译 如果说「LSTM」已死，它为何依然能够在Kaggle竞赛中成为赢家呢？ 长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种时间循环神经网络（RNN），论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 在过去几十年里，LSTM发展如何了？ 密切关注机器学习的研究者，最近几年他们见证了科学领域前所
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