最常见的时间序列算法_时间序列算法_时间序列算法python - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

时间序列算法(一) ——Arima的演变

时间序列在生活中非常常见，它是按照时间排序、随时间变化的数据序列，时间序列对疾病感染增长、股票趋势预测等现实场景均非常常见，而arima算法模型是时间序列经典算法之一。...时间序列的平稳性如果观测时间序列的概率分布(可以理解为序列变化表达式)与具体的时间t无关，则是平稳的，否则非平稳，无关的含义是指任意时间t对应序列值的平均值是常数，方差也是常数，而和自己之前k步(...白噪声如果时间序列满足且对于任意k均满足自相关系数则该序列称为白噪声序列，往往我们希望一般算法预测与实际值的误差项满足白噪声序列分布，白噪声序列服从正态分布，是平稳序列随机游走序列如果时间序列满足...，则此时需要做一定的处理，将其转化成平稳序列，常见的是差分方法可以消除一定的趋势性 ARIMA算法该算法将差分法和ARMA算法结合起来,目的是为了让原始序列平稳化差分的做法是每个后项数据减去前一项，...且一般用ADF值判断平稳性和确定差分阶数，而ACF/PACF确定自回归阶数p和移动平均阶数q image.png 该算法没有建立序列值与时间t的函数关系式，相反还尽可能地要求序列平稳(即与时间大小无关

1.6K3 0

时间序列分析算法【R详解】

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，竞争地位和更多的东西。然而很多人并不了解的时间序列分析这个领域。所以，如果你不了解时间序列模型。...本文包含的内容如下所示：目录 * 1、时间序列模型介绍 * 2、使用R语言来探索时间序列数据 * 3、介绍ARMA时间序列模型 * 4、ARIMA时间序列模型的框架与应用...如下图（右），可以注意到随着时间的增加，曲线变得越来越近。因此红色序列的协方差并不是恒定的。 ? 我们为什么要关心平稳时间序列呢？除非你的时间序列是平稳的，否则不能建立一个时间序列模型。...接下来就看看时间序列的例子。 2、使用R探索时间序列本节我们将学习如何使用R处理时间序列。这里我们只是探索时间序列，并不会建立时间序列模型。...接下来我们会建立一些时间序列模型以及这些模型的特征，也会最一些预测。 3、ARMA时间序列模型 ARMA也叫自回归移动平均混合模型。ARMA模型经常在时间序列中使用。

2.5K6 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

常见算法时间复杂度

但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。...按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),…， k次方阶O(nk),...记作: S(n)=O(f(n)) 我们一般所讨论的是除正常占用内存开销外的辅助存储单元规模二、常见算法时间复杂度： O(1): 表示算法的运行时间为常量 O(n): 表示该算法是线性算法...,内层循环的次数为k当i=m时, j 可以取 0,1,…,m-1 , 所以这里最内循环共进行了0+1+…+m-1=(m-1)m/2次所以,i从0取到n, 则循环共进行了: 0+(1-1)*1/2+…+(...我们还应该区分算法的最坏情况的行为和期望行为。如快速排序的最坏情况运行时间是 O(n^2)，但期望时间是 O(nlogn)。

5002 0

面试常见算法——连续子序列问题

好了回到正题，不知道大家面试的时候有没有遇到过这种问题，“最长子序列”，“最多子序列”，“连续子序列”等问题，最近刷题的时候刷到一道挺有意思的题：题目描述给定一个整数数组，你需要寻找一个连续的子数组...你找到的子数组应是最短的，请输出它的长度。...说明 : 输入的数组长度范围在 [1, 10,000]。输入的数组可能包含重复元素，所以升序的意思是<=。...示例中第一个异常的位置是 pos=1，最后一个异常的位置是 pos=5，位置找到了，但是最后我们要算个数的时候需要+1，当我满心满意写完提交的时候，傻了，wrong answer了，没有注意到题目下面还有说明...如果还按照我们上面的逻辑，第一个异常的位置是 pos=1，最后一个异常的位置是 pos=2，这样结果就错了，实际最后一个异常的位置是 pos=4；那么我们怎么去正确的找到这两个异常的位置呢？

7021 0

常见的算法优化套路，用空间换时间

今天我们来聊聊算法当中非常常见的一种优化思路，以空间换时间。这里的空间指的是空间复杂度，时间指的是时间复杂度。空间换时间即是指牺牲一定的空间复杂度来换取更低的时间复杂度，来保证程序的运行效率。...其实这句话也道出了算法的本质，算法不是万能的，也不是没有代价的。我们当然想什么也不牺牲就得到更高的性能，但是在很多问题当中这是办不到的。很多时候，更大的存储空间就是更高性能的代价。...不过好在现在内存的价格越来越便宜，而程序效率越来越重要，空间换时间的这个操作也就越来越有价值。空间换时间是很多算法和数据结构的出发点，我们当然不可能在一篇文章当中穷尽所有的应用场景。...fib(n-1) + fib(n-2); // 更新缓存 buf[n] = ret; return ret; } 如果把求斐波那契数列看成是一个搜索问题的话，那么这就是记忆化搜索的最简单的应用...还有，给算法加缓存这事并不只发生在搜索算法当中，像是动态规划或者是一些其他查询的算法都可以使用。算法和数据结构之间的互相结合、发散是非常灵活的，大家千万不要拘泥于一种用法。

2.2K2 0

最完整的时间序列分析和预测（含实例及代码）

时间序列在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量进行观察测量，将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。...pandas生成时间序列过滤数据重采样插值滑窗数据平稳性与差分法 pandas生成时间序列时间戳（timestamp）固定周期（period）时间间隔（interval） import...平稳性要求经由时间序列所得到的的拟合曲线在未来一段时间内仍能顺着现有形态‘惯性’延续下去即均值和方差不发生明显变化 ARIMA 模型对时间序列的要求是平稳型。...因此，当你得到一个非平稳的时间序列时，首先要做的即是做时间序列的差分，直到得到一个平稳时间序列。...I表示差分项，1是一阶，0是不用做，一般做1阶就够了原理:将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将隐变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

2.2K2 0

【时间序列】时间序列的智能异常检测方案

常见的异常检测方案 1.3. 智能检测的行业方案对比 2. metis时间序列异常检测 2.1. 技术框架 2.2. 量值的异常检测逻辑 2.3. 率值异常检测逻辑 2.4. 数据形式 2.5....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？...特征工程计算时间序列特征：包括以下三类，时间序列统计特征：最大值、最小值、值域、均值、中位数、方差、峰度、同比、环比、周期性、自相关系数、变异系数时间序列拟合特征：移动平均算法、带权重的移动平均算法...、指数移动平均算法、二次指数移动平均算法、三次指数移动平均算法、奇异值分解算法、自回归算法、深度学习算法时间序列分类特征：熵特征、小波分析特征、值分布特征（直方图分布、分时段的数据量分布） tsfresh...时间序列异常检测算法异常检测的N种方法，阿里工程师都盘出来了时间序列异常检测算法S-H-ESD 基于时间序列的单指标异常检测_雅虎流量数据阿里巴巴国际站之异常检测 ppt类：异常检测在苏宁的实践

19.5K28 13

时间序列算法(二)——相空间重构理论

在时间序列问题的一般场景中，都是通过在时间域或者时域与频域的变换中进行研究的，而有一类时间序列本身是在确定系统中出现的无规则的运动极具混沌特性的时间序列(混沌的含义是混乱而没有秩序的状态)，这个混沌现象是广泛存在的...，从而去找相空间的嵌入维数，为了使得重构后的吸引子和混沌系统中真正的吸引子尽可能拓扑等价，需要去找最小嵌入维m，主要方法是几何不变量，虚假最临近点法,虚假最临近点法的改进-Cao方法等延迟时间的确定...由前嵌入定理知道，m>=2d+1才能使得拓扑意义上的等价几何不变量法在选定延迟时间后，逐渐增加m，不断计算混沌不变量(如关联维数，Lyapunov 指数等)直到停止变化为止的最小m即为所求虚假最临近点法...方法虚假最临近点法的虚假临近点会随着序列噪声的影响而起伏，而不是单调变化，且阈值选择极具主观性改写为定义若EL(m)在维数大于某一特定值后不再变化或者缓慢变化，则特定值即为选定的嵌入维数...总结相空间重构对气象数据、通信、经济学等领域非常有用武之地，笔者曾经在一个研究气象污染物系统预报的实习项目中就用到了该方法，当时采用的是相空间重构构建数据分布+bp神经网络算法训练函数F和遗传算法进行特征选取的技术方案

5.4K4 1

机器学习中时间序列预测的一些常见陷阱

在本文中，我将讨论机器学习中时间序列预测的一些常见陷阱。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。本文将介绍机器学习进行时间序列预测的任务的过程，以及如何避免一些常见的陷阱。...对于其他类型的模型，我通常使用Scikit-Learn，这是一个免费的机器学习库，它具有各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度增强、k -means和DBSCAN等，旨在与Python...平稳性和差分时间序列数据一个平稳的时间序列是指其统计特性，如均值、方差、自相关等随着时间变化都保持不变。...您的时间序列实际上可能是随机游走，有些方法可以检查如下：时间序列显示强烈的时间依赖性（自相关），呈线性衰减或以类似的模式衰减。时间序列是非平稳的，使其静止表示在数据中没有明显可训练的结构。

3.4K4 0

【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....可以进行一个关于常数、时间t的线性或多项式回归，从回归中得到的残差代表去趋势的时间序列，多项式的阶数可以用F检验确定随机性趋势比如随机游走过程出现时，构建ARMA模型；注意：当知道时间序列包含一个确定性的时间趋势时...定理内容 Wold分解定理：对于平稳时间序列，时间序列=完全由历史信息确定的线性组合的确定性趋势部分+零均值白噪声序列构成的非确定性随机序列。...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。...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。

9.9K6 2

时间序列的Transformer

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......这种可学习的嵌入与时间无关！最后，连接原始输入。这是每个输入要素类别（每个要素1个学习的线性分量和1个学习的周期性分量）的学习时间嵌入的示意图，它们不同。

1.6K3 0

几种常见排序算法时间复杂度

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说几种常见排序算法时间复杂度[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...1、插入排序插入排序时间复杂度：最好：所有元素已经排好序，只需遍历一遍，无需交换位置；最坏：所有元素逆序排列，遍历一次需要比较的元素个数每次+1，所以时间复杂度是O(n^2); 平均时间复杂度就是...2、快速排序有关快速排序时间复杂度：最好的时间复杂度和平均时间复杂度就是O(nlogn); 正常情况下是递归log2n次，每次遍历的最坏时间复杂度是n，所以平均时间复杂度是O(nlogn)；...最好的时间复杂度就是每次都划分的很均匀；时间复杂度就是O(nlogn)；最坏的时间复杂度是O(n^2),这种情况就是原先的数据就是排序好，这样每次只能位移一个数据，每次划分的子序列只比上一次划分少一个记录...nlogn; 空间复杂度是O(n)； 4、堆排序堆排序每次都要将一个元素上升到堆顶，然后放回最后，需要n轮，固定不变每一轮堆调整的时间复杂度是log(n),n依次递减所以堆排序的时间复杂度是

5991 0

时间序列的操作

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： ?

1.2K1 0

【机器学习】--时间序列算法从初识到应用

一、前述指数平滑法对时间序列上连续的值之间的相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的，且必须是服从零均值、方差不变的正态分布。...即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下，我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。自回归移动平均模型（ ARIMA）是最常用的时间序列预测模型。...模型全称为差分自回归移动平均模型 (Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA) AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均 q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数...原理：将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...滞后和p阶数是对应上的。自相关函数ACF(autocorrelation function) 有序的随机变量序列与其自身相比较自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性公式： ? ?

6872 0

回顾︱DeepAR 算法实现更精确的时间序列预测（二）

1 DeepAR 预测算法优缺点模型亮点：冷启动预测（迁移学习）当我们想要为一个历史数据很少或无任何历史数据的时间序列生成预测时，会出现冷启动情况。...通过学习训练数据中多个相关时间序列的关系，DeepAR 可以提供比现有算法更精确的预测。...多重时间序列联合的问题的解决：联合多重时间序列本身是一件挑战性十足的事，数据样本的不均衡导致了不同时间序列对于模型的影响程度是不同的。...下图显示了这些派生的时间序列特征中的两个:ui,1,t 表示一天中的小时以及 ui,2,t 一周中的某天。算法自动生成这些特征时间序列。DeepAR下表列出了支持的基本时间频率的派生特征。...prediction_length在训练期间,算法忽略包含短于指定预测长度的时间序列的训练集元素。下图表示从元素 i 中提取的上下文长度为 12 小时且预测长度为 6 小时的五个样本。

2.8K2 0

【GEE】8、Google 地球引擎中的时间序列分析【时间序列】

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念：处理海洋的遥感图像。从图像时间序列创建视频。 GEE 中的时间序列分析。向图形用户界面添加基本元素。...在此期间，遥感界还开发了许多专门为 MODIS 图像设计的内容特定算法。许多算法已经变成了最终用户可以在 GEE 中快速参与的预处理产品。...该ee.Filter.calendarRange()功能允许您按图像元数据（时间戳、日、月、年）中的时间元素进行过滤。在我们的例子中，我们选择的是在一年中的第四个月到第七个月之间拍摄的图像。...重要的是数据就在那里，只是需要付出努力。 7结论在本模块中，我们开发了一种方法，使我们能够查看墨西哥湾藻类浓度的时间序列数据，以估计深水地平线漏油事件对该生态系统基础营养级的影响。...该系统的规模和复杂性表明，要得出有关实际影响的结论性结果将需要大量额外的工作。但是从这个过程中可以清楚地看出，GEE 提供了进行时间序列分析的计算能力和灵活性。

3095 0

LSTM时间序列预测中的一个常见错误以及如何修正

当使用LSTM进行时间序列预测时，人们容易陷入一个常见的陷阱。为了解释这个问题，我们需要先回顾一下回归器和预测器是如何工作的。...预测算法是这样处理时间序列的: 一个回归问题是这样的: 因为LSTM是一个回归量，我们需要把时间序列转换成一个回归问题。...有许多方法可以做到这一点，一般使用窗口和多步的方法，但是在使用过程中会一个常见错误。在窗口方法中，时间序列与每个时间步长的先前值相耦合，作为称为窗口的虚拟特征。...这里我们有一个大小为3的窗口: 下面的函数从单个时间序列创建一个Window方法数据集。...它需要时间序列、训练大小和样本数量。

60 0

用于算法交易的神经网络基于多变量时间序列

数据准备为了更好地了解多维时间序列，让我们来看看如何看图像，其实也不只有两个尺寸（高度和宽度），还有表示颜色的“深度”：在时间序列的情况下，我们的图像只是一维的（在图上看到的），channels的角色扮演者不同值...你也可以从其他观点考虑——在任何时间戳我们的时间序列不代表一个单一的价，而是一个矢量（每天的开，高，收、低和成交量），但图片的metaphor是更加有用的去理解为什么我们今天将卷积神经网络应用于这个问题...这就是为什么我们会尝试和标准化我们30天的窗口只通过他们的均值和方差（z-score 规范化），假设在单一时间窗口中，它们没有变化很大，不会影响未来的信息。...代码如下：训练过程从上图我们可以清楚地看到网络训练充分（对于非常嘈杂的数据），训练集的损失随着时间的推移而减少，准确性增加。...而且，最重要的是，与上一期的单变量时间序列相比，我们表现能从58％提高到接近65％的精度！

1.1K10 0

基于机器学习算法的时间序列价格异常检测（附代码）

在这篇文章中，我们将探讨不同的异常检测技术，我们的目标是在无监督学习的情况下考察酒店房间价格的时间序列中所在的异常。让我们开始吧！...时间序列可视化 df.plot(x='date_time', y='price_usd', figsize=(12,6)) plt.xlabel('Date time') plt.ylabel('Price...将threshold设置为这些异常值的最小距离。异常检测结果anomaly1包含了上述方法（0：正常，1：异常）。使用聚类视图可视化异常点。使用时间序列视图可视化异常点。...最后，我们使用时间序列视图可视化异常点。...每个价格都是一种状态到另一种状态的价格。我们可以利用历史价格数据建立马尔可夫链，并用它来计算序列概率。然后，我们可以找到任何新序列发生的概率，然后标记为异常的罕见序列。

5.9K1 0

时间序列分解：将时间序列分解成基本的构建块

大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。...时间序列组成时间序列是（主要）三个组成部分的组合：趋势、季节性和残差/剩余部分。让我们简单的解释这三个组成部分趋势：这是该序列的整体运动。它可能会持续增加、也可能持续减少，或者是波动的。...为了计算和可视化的渐变，可以通过对数变换或Box-Cox变换将乘法模型转换为加法模型: 分解是如何工作的有多种算法和方法可以将时间序列分解为三个分量。以下的经典方法，经常会使用并且非常直观。...但是我们看到残差在早期和后期具有更高的波动性。所以在为这个时间序列构建预测模型时，需要考虑到这一点。总结在这篇文章中，我们展示了如何将时间序列分解为三个基本组成部分:趋势、季节性和残差。...最后通过分解时间序列有助于建立对数据的理解，从而更容易做出未来的预测。作者：Egor Howell ----

1.2K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭