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人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型

本赛题的目标，就是基于历史气候观测和模式模拟数据，利用T时刻过去12个月(包含T时刻)的时空序列，预测未来1 - 24个月的Nino3.4指数。...需要注意的是，样本的第二维度month的长度不是12个月，而是36个月，对应从当前year开始连续三年的数据，例如SODA训练数据中year为0时包含的是从第1 - 第3年逐月的历史观测数据，year为...测试数据为国际多个海洋资料同化结果提供的随机抽取的$N$段长度为12个月的时间序列，数据采用npy格式保存，维度为(12, lat, lon, 4)，第一维度为连续的12个月份，第四维度为4个气候变量，...:36,:,:为CMIP5第一个模式提供的第1-第3年逐月的历史模拟数据； …, CMIP_train.nc中2405,0:36,:,:为CMIP5第二个模式提供的第1-第3年逐月的历史模拟数据...如何构造小（参数量小，减小过拟合风险）而深（能提取出足够丰富的信息）的模型？

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    GPT4做数据分析时间序列预测之四相当棒2023.5.25

    我们在一个循环中进行预测，每次迭代都会对不同的时间窗口进行预测。我们将使用pandas的ExcelWriter对象来将所有的预测结果保存到同一个Excel文件中。...model3_fit = model3.fit() forecast3 = model3_fit.forecast(steps=12) # 创建一个新的DataFrame来保存预测结果...这些库都可以通过 Python 的命令行或者在 Jupyter Notebook 中使用，在进行动态图片绘制时，你需要了解其中一些基础的动态图示的原理，例如使用动画、更新数据和实时数据接收等技术。...3. Bokeh - 用于在web浏览器中进行交互式数据可视化的库。可以生成各种图表,并在网页中展示,交互性很强。 4....而Plotly既可以生成静态图片,也可以在线交互展示,所以功能最为强大全面。

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    可视化神器Plotly玩转股票图

    36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express Plotly玩转散点图 Plotly玩转饼图 Plotly玩转漏斗图 Plotly玩转柱状图 Plotly玩转气泡图 导入库 import pandas...绘制OHLC图 绘图数据 在本文中很多图形都是基于Plotly中自带的一份关于苹果公司AAPL的股票数据绘制，先看看具体的数据长什么样子：利用pandas读取网站在线的csv文件 # 读取在线的csv文件...：M1显示一个月 M2表示2个月 # 3、设置x轴 fig.update_xaxes( showgrid=True, dtick="M1", # 按月显示 ticklabelmode...指定交易范围 在某个时间范围内进行绘图，还是以苹果公司股票为例： # px 实现 import plotly.express as px import pandas as pd # 苹果公司数据 df...隐藏非交易时间 在一天中并不是24小时都在交易的，我们需要对非交易时间段进行隐藏： import plotly.express as px import pandas as pd import numpy

    6.6K71

    NATURE子刊：出生第一年的纵向EEG power能识别孤独症谱系障碍

    补充分析在没有性别和父母受教育程度作为潜在协变量的情况下进行，其结果与报告结果高度一致。 分别在婴儿3、6、9、12、18、24、36个月大时采集EEG数据。...绘制每个频段的EEG power随年龄变化的发育轨迹（本图中以beta在3-36月间的发育轨迹为例）。...分别用(A)3~12个月的EEG数据，(B)12~24个月的EEG数据和3~36个月的EEG数据构建二元Logistic回归模型。...由于3-36月分组的婴儿数据量更大，因此第二步分析对3-12月龄组所有被试3年内的数据进行了建模，但模型精确度并不如3-12月龄的前额EEG模型。...3-36个月龄的额叶EEG生物标志 此时段内，高频段功率更有助于区分不同组别的婴儿。低alpha和gamma的发育斜率是3年内ASD诊断的重要指标。

    1.2K40

    在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测

    让我们绘制数据集的维度：  flight_data.shape 输出：  (144, 3) 您可以看到数据集中有144行和3列，这意味着数据集包含12年的乘客旅行记录。 ...任务是根据前132个月来预测最近12个月内旅行的乘客人数。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最近12个月的值进行评估。 ...一年内旅行的乘客数量波动，这是有道理的，因为在暑假或寒假期间，旅行的乘客数量与一年中的其他部分相比有所增加。 ...在每个元组中，第一个元素将包含与12个月内旅行的乘客数量相对应的12个项目的列表，第二个元组元素将包含一个项目，即在12 + 1个月内的乘客数量。 ...第一个月的索引值为0，因此最后一个月的索引值为143。  在下面的脚本中，我们将绘制144个月的乘客总数以及最近12个月的预计乘客数量。

    2.3K10

    LSTM：在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测

    我们的任务是利用前132个月的数据预测最后12个月乘客数。也就是说前132个月的数据用作训练，最后12个月的数据用作验证以评估模型。 让我们来绘制每个月乘客出行的频率。...一年内旅行的乘客数量是波动的，这是有道理的，因为在夏季或冬季休假期间，旅行的乘客数量比一年中的其他时间增加。...train_data_normalized = scaler.fit_transform(train_data .reshape(-1, 1)) 复制代码 这里需要提到的是，数据规范化只适用于训练数据，而不是测试数据...然而，在我们的数据集中，使用12的序列长度是很方便的，因为我们有月度数据，一年有12个月。如果我们有每日数据，更好的序列长度是365，即一年中的天数。因此，我们将训练时的输入序列长度设置为12。...在每个元组中，第一个元素将包含12个项目的列表，对应于12个月内旅行的乘客数量，第二个元组元素将包含一个项目，即12+1个月内的乘客数量。

    2.5K20

    GPT4做数据分析时间序列预测之七相当棒2023.6.1

    首先，我们使用 Pandas 库的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件，并将其存储在一个 DataFrame 对象中。 2....3. 接下来，我们使用 `rolling` 函数计算每个年月后面6个月的销售额的累计值。...最后，我们使用 `shift` 函数将结果向上移动一行，以便将当前行的销售额排除在计算之外。 4....保存格式为： 年月 本月实际销售金额 未来6个月 未来6个月实际销售额累计值 未来6个月预测销售额累计值方法1 未来6个月预测销售额累计值方法2 未来6个月预测销售额累计值方法3 未来6个月预测销售额累计值方法...保存格式为： 年月 本月实际销售金额 未来6个月 未来6个月实际销售额累计值 未来6个月预测销售额累计值方法1 未来6个月预测销售额累计值方法2 未来6个月预测销售额累计值方法3 未来6个月预测销售额累计值方法

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    TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

    让我们针对每种情况在真实数据集上拟合模型。 二进制分类的MLP 我们将使用二进制（两类）分类数据集来演示用于二进制分类的MLP。 该数据集涉及预测结构是否在大气中或不给定雷达回波。...数据集将使用Pandas自动下载，但您可以在此处了解更多信息。 汽车销售数据集（csv）。 汽车销售数据集说明（csv）。 我们将用最近五个月的数据窗口作为问题的框架，以预测当月的数据。...我们将使用最近12个月的数据作为测试数据集。 LSTM期望数据集中的每个样本都具有两个维度。第一个是时间步数（在这种情况下为5），第二个是每个时间步的观测数（在这种情况下为1）。...如何使用高级模型功能 在本节中，您将发现如何使用一些稍微高级的模型功能，例如查看学习曲线并保存模型以备后用。 如何可视化深度学习模型 深度学习模型的架构可能很快变得庞大而复杂。...在训练期间，使用30％的验证比例来评估模型，然后使用折线图绘制训练和验证数据集上的交叉熵损失。

    2.2K30

    时间序列预测全攻略（附带Python代码）

    1、绘制滚动统计：我们可以绘制移动平均数和移动方差，观察它是否随着时间变化。随着移动平均数和方差的变化，我认为在任何“t”瞬间，我们都可以获得去年的移动平均数和方差。如：上一个12个月份。...我们可以采用过去一年的平均数，即过去12个月的平均数。关于确定滚动数据，pandas有特定的功能定义。...注意，从我们采用过去12个月的值开始，滚动平均法还没有对前11个月的值定义。...现在，考虑个体以及组合效应建立3个不同的ARIMA模型。我也会发布各自的RSS（是一种描述和同步网站内容的格式，是使用最广泛的XML应用）。请注意,这里的RSS是指残差值,而不是实际序列。...注意,这些是从‘1949-02-01’开始,而不是第一个月。为什么?这是因为我们将第一个月份取为滞后值，一月前面没有可以减去的元素。将差分转换为对数尺度的方法是这些差值连续地添加到基本值。

    14.9K147

    TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

    让我们针对每种情况在真实数据集上拟合模型。 二进制分类的MLP 我们将使用二进制（两类）分类数据集来演示用于二进制分类的MLP。 该数据集涉及预测结构是否在大气中或不给定雷达回波。...数据集将使用Pandas自动下载，但您可以在此处了解更多信息。 汽车销售数据集（csv）。 汽车销售数据集说明（csv）。 我们将用最近五个月的数据窗口作为问题的框架，以预测当月的数据。...我们将使用最近12个月的数据作为测试数据集。 LSTM期望数据集中的每个样本都具有两个维度。第一个是时间步数（在这种情况下为5），第二个是每个时间步的观测数（在这种情况下为1）。...如何使用高级模型功能 在本节中，您将发现如何使用一些稍微高级的模型功能，例如查看学习曲线并保存模型以备后用。 如何可视化深度学习模型 深度学习模型的架构可能很快变得庞大而复杂。...在训练期间，使用30％的验证比例来评估模型，然后使用折线图绘制训练和验证数据集上的交叉熵损失。

    2.3K10

    人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline2：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模

    需要注意的是，样本的第二维度month的长度不是12个月，而是36个月，对应从当前year开始连续三年的数据，例如SODA训练数据中year为0时包含的是从第1 - 第3年逐月的历史观测数据，year为...然而一年只有12个月，怎么会有36个月的数据呢？ 我们不妨来查看一下，将每个样本中的12个月进行拼接时，Nino3.4指数的变化曲线。...# 绘制0年36个月的海陆掩膜 for i in range(1): plt.figure(figsize=(15, 18)) for j in range(36): x...12个月中的前4个月和后4个月都较低，在中间4个月时较高，这说明，海表温度在春季和冬季较低，在夏季和秋季呈现逐渐升高到最高点然后逐渐降低的变化趋势，这与我们的认知常识是相符的。...由于每条数据在时间上有重叠，我们取数据的前12个月拼接起来，就得到了长度为（数据条数×12个月）的序列数据，如图1所示： 图片 然后我们以每个月为起始月，接下来的12个月作为模型输入X，后24个月的Nino3.4

    1.7K101

    Python时间序列分析简介（1）

    重要的Python库Pandas可用于大部分工作，本教程将指导您完成分析时间序列数据的整个过程。 根据维基百科： 时间序列 在时间上是顺序的一系列数据点索引（或列出的或绘制）的。...这些是： 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据 在Pandas中正确加载时间序列数据集 让我们在Pandas...由于我们希望将“ DATE”列作为索引，而只是通过读取就可以了，因此，我们必须添加一些额外的参数。...比方说，我们希望所有的头几个月中的所有数据得到 1992-01-01 至 2000-01-01。...在Pandas中，此语法为 ['starting date'：'end date'：step]。现在，如果我们观察数据集，它是以月格式的，因此我们需要从1992年到2000年的每12个月一次的数据。

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    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    %matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...探索和可视化数据了，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...让我们绘制一个折线图，看看微软在过去 12 个月的表现如何： df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数，以英寸为单位的宽度和高度...我们还选择了最近三个月的数据，如下所示： df_3Months = df.resample(rule='M').mean()[-3:] print(df_3Months) Output:...以下示例显示了过去三个月的平均 Apple 股票价格分布： df_3Months.index=['March', 'April', 'May'] df_3Months.plot(kind='pie',

    4.6K50

    用python做时间序列预测十：时间序列实践-航司乘客数预测

    ，就不需要手动做逆差分来还原序列，而是由ARIMA模型自动还原 # 预测,并绘制预测结果图 transform_back(_ts, _fittedvalues, _fc, _conf, _title)...as pd # 未来pandas版本会要求显式注册matplotlib的转换器，所以添加了下面两行代码，否则会报警告 from pandas.plotting import register_matplotlib_converters...个月 d=1 D=1 # rs = (ts_log - ts_log.shift(periods=12)) - (ts_log.shift() - ts_log.shift().shift(periods...，待求证 order = (3, 0, 2) # 变量自回归拟合一定的波动 + 预测误差自回归拟合一定的波动 seasonal_order = (0, 1, 0, 12) # 季节性差分...，季节窗口=12个月 # draw_rss_plot(ts_log_diff, order, '拟合：%s' % str(order)) fittedvalues, fc, conf

    4K70

    Python在Finance上的应用4 ：处理股票数据进阶

    我确信这个图表类型终有一天将会被提供，现在不是没关系，但我们会做到这一点！...请记住，这10天的平均值是10天的平均值，而不是移动平均值。由于我们的数据是每日数据，因此将其重新采样为10天的数据会显着缩小数据的大小。这是你可以如何规范化多个数据集。...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！...如果你喜欢的话，这是更高级的Pandas功能，你可以从中了解更多。 我们想要绘制烛形数据以及成交量数据。我们不必重新采样数据，应该，因为它与10D定价数据相比太细致。...在我们的例子中，我们选择0。 plt.show() ?

    1.9K20

    1341. 十三号星期五(基姆拉尔森计算公式)

    每个月的十三号是星期五的频率是否比一周中的其他几天低？ 请编写一个程序，计算 N 年内每个月的 13 号是星期日，星期一，星期二，星期三，星期四，星期五和星期六的频率。...在一年中，4 月、6 月、9 月、11 月每个月 30 天，2 月平年 28 天，闰年 29 天，其他月份每个月31天。...公历年份是 4 的倍数且不是 100 的倍数的年份为闰年，例如 1992 年是闰年，1990 年不是闰年。...数据范围 1≤N≤400 输入样例： 20 输出样例： 输出样例： 36 33 34 33 35 35 34 分析 可以暴力模拟日期进行统计 利用基姆拉尔森计算公式 基姆拉尔森计算公式： w =...(d+2*m+3*(m+1)/5+y+y/4-y/100+y/400+1)%7 在公式中d表示日期中的日数，m表示月份数，y表示年数。

    47050

    1341. 十三号星期五(基姆拉尔森计算公式)

    每个月的十三号是星期五的频率是否比一周中的其他几天低？ 请编写一个程序，计算 N 年内每个月的 13 号是星期日，星期一，星期二，星期三，星期四，星期五和星期六的频率。...在一年中，4 月、6 月、9 月、11 月每个月 30 天，2 月平年 28 天，闰年 29 天，其他月份每个月31天。...公历年份是 4 的倍数且不是 100 的倍数的年份为闰年，例如 1992 年是闰年，1990 年不是闰年。...数据范围 1≤N≤400 输入样例： 20 输出样例： 输出样例： 36 33 34 33 35 35 34 分析 可以暴力模拟日期进行统计 利用基姆拉尔森计算公式 基姆拉尔森计算公式： w =...(d+2*m+3*(m+1)/5+y+y/4-y/100+y/400+1)%7 在公式中d表示日期中的日数，m表示月份数，y表示年数。

    18120

    今年是冷冬？我爬了北京10年的气温，哟 还真是！

    为了搞清楚这个问题，我想到了我之前写的天气数据爬虫，当时我是为了学习fbprophet，然后就写了用fbprophet预测北京未来一个月的气温一文，恰好收集到的近10年北京天气数据还能用，那我们就来通过历史数据来对比下今年是不是更冷...数据分析 这里我用了python的matplotlib和pandas做数据处理和图像绘制，完整数据和代码见我github bj_oct_temp_analysis.ipynb。...# 和上面一样，只是这里绘制最低温度的数据 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.title('oct_min_temp') plt.xlabel('...可以看的出来9月还是比较正常的，也就是说这个冷冬是从10月才开始的，那等到下个月月底，我们再来看11月份的数据，看看冷冬是不是纸老虎。...结语 最后斗胆预测下未来一个月的最高和最低温度走势，详见fbprophet_temp_predict.ipynb ? 冷冬不是空穴来风，各位旁友们今年还是要做好保暖和防护措施啊！

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