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多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析

然而，时间序列可能包含离群值，一个差的模型可能比更合适的模型表现得更好。为了加强对模型的评估，我们使用了一种叫做 "滚动原点 "的方法。...下图描述了滚动原点的基本思想。白色单元格对应的是样本内数据，而浅灰色单元格对应的是前三步的预测。该图中时间序列有25个观测值，预测从8个原点开始产生，从原点15开始。...R实现：一元时间序列ARIMA案例 R实现了对任何函数的滚动原点估计，有一个预定义的调用，并返回预期的值。我们从一个简单的例子开始，从正态分布生成序列。..."forecast(ets(data) ,level=95" c("mean","lower","upper") 多元时间序列ARIMA案例当你有一个模型和一个时间序列时,滚动预测的是一个方便的方法...但是如果你需要将不同的模型应用于不同的时间序列呢？我们会需要一个循环。在这种情况下，有一个简单的方法来使用滚动预测。现在引入几个时间序列。对于这个例子，我们需要一个返回值的数组。

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时间序列损失函数的最新综述！

在处理时间序列预测问任务时，损失函数的选择非常重要，因为它会驱动算法的学习过程。以往的工作提出了不同的损失函数，以解决数据存在偏差、需要长期预测、存在多重共线性特征等问题。...本文在在各种时间序列基准任务上对它们的表现进行分析，希望能助行业专业人士和研究人员快速的为任务选取合适的损失函数，避免过多的实验尝试。...用于时间序列预测的机器学习或深度学习模型的一个重要组成部分是损失函数，模型的性能是根据损失函数来衡量的，促使了模型参数的更新。...总结展望损失函数在确定给定目标的良好拟合模型中起着关键作用。对于时间序列预测等复杂目标，不可能确定通用损失函数。有很多因素，如异常值、数据分布的偏差、ML 模型要求、计算要求和性能要求。...本文总结了用于时间序列预测的 14 个著名损失函数，并开发了一种易于处理的损失函数形式，用于改进和更准确的优化。

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R语言时间序列函数大全（收藏！）

数据处理 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(...x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts...= c(2010,1), frequency=12 ) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列...is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs...#时间序列数据的显示 #zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式 print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y

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时间序列 | pandas时间序列基础

时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。...时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种：时间戳（timestamp），特定的时刻。固定时期（period），如2008年1月或2020年全年。...例如，我们可以将之前那个时间序列转换为一个具有固定频率（每日）的时间序列，只需调用resample即可 ---- pandas.date_range() 生成日期范围 pandas.date_range...0.704732 2011-01-08 -1.502936 2011-01-10 NaN 2011-01-12 NaN dtype: float64 shift通常用于计算一个时间序列或多个时间序列

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sql查询每组数据中时间最大的一条

博主好久没写过后端了，这一写就直接碰到我知识盲区了我们简单还原一下，这里使用一个表模拟下表的字段如下表的内容如下，我们的需求就是取出相同name的数据中时间最新的一条。...就在我想要放弃的时候，我突然脑子清醒了，开始仔细思考这个需求，不就是把每个名字和最新的时间拿出来，然后再根据名字和最新时间直接查，不就是最新记录了吗？那来看看具体咋弄吧。...代码首先第一步，找出每一个name对应的最新时间 select name, max(dtime) from test group by name; +------+-----------------

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时间序列

使用 now() 函数日期和时间都会显示出来，但有时我们想单独看日期，单独看时间，或者自定义日期和时间显示格式，这时就需要用到 day()、time()、strftime() 函数。...时间索引就是根据时间来对时间格式的字段进行数据选取的一种索引方式。...，但是并不是所有情况下时间都可以做索引，比如订单表中订单号是索引，成交时间只是一个普通列，这时想选取某一段时间内的成交订单怎么办？...1.两个时间之差经常会用到计算两个时间的差，比如一个用户在某一平台上的生命周期（即用最后一次登录时间 - 首次登陆时间） Python中两个时间做差会返回一个 timedelta 对象，该对象包含天数...#9960 cha.seconds/3600 #将秒换算成小时的时间差 #2.7666666666666666 2.时间偏移时间偏移指给时间往前推或往后推一段时间（即加减一段时间

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时间序列入门时间序列入门

时间序列定义时间序列（英语：time series）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1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理时间序列特性时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果...从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型。...单步预测/多步预测通常，时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“一步预测”，因为仅要预测一个时间步。在一些时间序列问题中，必须预测多个时间步长。.../1059136 时间序列预测方法最全总结！

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【Kaggle时间序列教程：时间序列入门之时间序列的线性回归（1）】

本系列概述我翻译了Kaggle上的时间序列教程：为初学者打开学习大门时间序列分析是数据科学和机器学习中的一个重要领域，广泛应用于金融、气象、销售预测等多个行业。...这篇时间序列教程的内容清晰、结构合理，适合没有时间序列背景的读者逐步掌握这一领域的知识。在这篇教程中，作者从基础开始，讲解了时间序列的定义、常见问题、如何进行数据预处理、如何选择合适的模型等内容。...虽然我之前有过一些时间序列分析的经验，但通过逐字逐句地翻译教程，我重新梳理了很多基础概念，对时间序列的处理方法有了更加深刻的理解。时间序列数据常常具有时间依赖性，这与一般的机器学习任务有很大不同。...希望您能在本课程中获得有价值的知识和技能，提升对时间序列数据预测的理解和应用能力！什么是时间序列？时间序列是指按照时间顺序记录的一组数据或观测值。...权重也称为回归系数，也称为截距，因为它告诉您该函数的图形在哪里穿过 y 轴。bias target bias 时间步特征时间序列数据具有两种独特的特征：时间步长特征和滞后特征。

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让时间序列预测结果更真实的损失函数

时间序列预测中，我们经常使用的损失函数包括MSE、MAE等。这些损失函数的目标是预测结果和真实值每个点的差距最小。然而这样的点误差损失函数真的适用于所有时间序列预测任务吗？...今天介绍的在这篇文章就是为了解决这个问题，文中提出了一种新的时间序列预测损失函数，能够更加关注时间序列预测结果的形状和真实序列是否匹配，弥补了MSE等点误差损失函数的缺陷。...最常见的时间序列预测损失函数是MSE、MAE等点误差函数，这类函数关注每个点的拟合是否准确。...然而，这种损失函数完全忽略了不同点的关系，在时间序列中忽略了各个点的时序关系，导致了预测结果的形状和真实序列不匹配的问题。...针对MSE等损失函数的问题，业内提出一种针对时间序列预测问题的DTW损失函数。DTW损失函数的核心思路是，利用动态规划方法，对两个序列的点之间进行匹配，找到让两个序列相似度最高的匹配方式。

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【时间序列】时间序列的智能异常检测方案

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）。...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。...时间序列的预测ARMA模型可参考作者之前发表的KM文章《【时序预测】一文梳理时间序列预测——ARMA模型》。...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。

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推荐7个常用的Pandas时间序列处理函数

Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。...sklern库中也提供时间序列功能，但 pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。...时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。在数据可视化的帮助下，分析并做出后续决策。...前面我们也介绍过几种使用pandas处理时间序列文章，可以戳：当时间序列数据和Pandas撞了个满怀 | 干货分享 | Pandas处理时间序列的数据现在我们接续看几个使用这些函数的例子。...最后总结，本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。建议参考本文中的内容并尝试pandas中的其他日期函数进行更深入的学习，因为这些函数在我们实际工作中非常的重要。

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时间序列(三)

代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 15 15:36:15 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列修正指数曲线法...('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型\\收音机销售量.xlsx') data = sample[sample.columns...代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 15 21:54:47 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列...('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型\\收音机销售量.xlsx') data = sample[sample.columns...('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型\\收音机销售量.xlsx') data = sample[sample.columns

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时间序列(一)

代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 13 11:20:10 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列简单平移法...代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 13 11:58:31 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列加权移动平均法...''' #读取数据 data = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型\\...代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 13 17:56:56 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列趋势移动平均法...''' #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型

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Redis 时间序列

Redis 时间序列前言 REmote DIctionary Server(Redis) 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对存储数据库。...它专门面向时间序列数据提供了数据类型和访问接口，并且支持在 Redis 实例上直接对数据进行按时间范围的聚合计算。...TS.ADD 命令插入数据 TS.GET 命令读取最新数据 TS.MGET 命令按标签过滤查询数据集合 TS.RANGE 支持聚合计算的范围查询 TS.CREATE 命令创建时间序列数据集合我们可以使用...TS.CREATE 命令来创建一个时间序列数据集合，同时可以指定一些参数。...例如，我们执行下面的命令，创建一个 key 为 device:temperature、数据有效期为 600s 的时间序列数据集合。也就是说，这个集合中的数据创建了 600s 后，就会被自动删除。

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时间序列+Transformer！

Transformer嵌入了时间标记，其中包含每个时间步的多变量表示。iTransformer将每个序列独立地嵌入到变量标记中，这样注意力模块就可以描述多变量相关性，前馈网络可以对序列表示进行编码。...反向版本中，归一化应用于单个变量的序列表示（如公式2），有效处理非平稳问题。所有序列标记归一化为高斯分布，减少不一致测量导致的差异。之前的架构中，时间步的不同标记将被归一化，导致时间序列过度平滑。...自注意力（Self-attention）逆模型将时间序列视为独立过程，通过自注意力模块全面提取时间序列表示，采用线性投影获取查询、键和值，计算前Softmax分数，揭示变量之间的相关性，为多元序列预测提供更自然和可解释的机制...3 实验我们全面评估了iTransformer在时间序列预测应用中的性能，验证了其通用性，并探讨了Transformer组件在时间序列反向维度的应用效果。...前馈网络独立应用于变量标记，学习共享和转移的时间序列模式。与通道独立性策略相比，iTransformer直接预测所有变量，性能通常较小，表明FFN能够学习可转移的时间序列表示，如图4所示。

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lstm怎么预测长时间序列_时间序列预测代码

写在前面 LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测，例如得到了某商品前一年的日销量数据，我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。...下面我将对一个真实的时间序列数据集进行LSTM模型的搭建，不加入很多复杂的功能，快速的完成数据预测功能。...raw_value=series.values diff_value=difference(raw_value,1) 进行差分转换后，数据变成了这样的形式： 2、将时间序列形式的数据转换为监督学习集的形式...，首先将data转换为DataFrame格，shift(1)函数可以将数据整体下移一行，类似于原来是[10,11,12,13,14]，执行shift(1)函数后成为：[NaN,10,11,12,13]，...对于预测时间序列类的问题，可直接使用下面的参数设置： def fit_lstm(train,batch_size,nb_epoch,neurons): # 将数据对中的x和y分开 X,y

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时间序列分析：对非平稳时间序列进行建模

时间序列就是一串基于具体时间区间的观察值。它在经济预测这块用有广泛的应用，而在预测未来一段时间的天气方面也有很广泛的应用。时间序列分析的本质就是利用一个具体的过往的观测值来预测未来的观测值。...从我们的肉眼来观察，gtemp里的时间序列是非平稳的。其均值是波动的，而且这个是很明显的上升趋势。不过，其方差就比较平稳了。我们可以使用acf2()函数来进一步的检测它。...对于所有的t值，我们将从Xt中减去Xt-1以实现数据序列从非平稳转为平稳。这种方法叫差分化，并且可通过diff()函数来实现。 ? ?...这看起来需要点技巧，这时，我们在1个时间间隔后面出去所有显著相关性。是时候使用sarima()函数来建立时间序列模型了。...serima()函数有3个基本参数（q，d，p），它们分别表示自回归序列、差分度、移动平均序列。

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时间序列(二)

代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 14 11:57:34 2017 @author: DaiPuWei """ """ 时间序列一次指数平移法...''' #读取文件中的样例 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型...''' #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型...""" #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型...''' #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章时间序列模型

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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....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。...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。

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lstm多变量时间序列预测(时间序列如何预测)

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。...遗忘门决定使用S形函数应忘记先前单元状态中的哪些信息。输入门分别使用“ Sigmoid”和“ tanh”的逐点乘法运算将信息流控制为当前单元状态。...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

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