共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。
简介：近些年，“共享单车”模式迅速地在全球各大城市中流行起来，但随着资本的逐步退潮，共享单车企业需寻求新的盈利模式，首要任务便是探究共享单车使用量的影响因素。本案例使用Matplotlib包和Seaborn的可视化库，对首尔地区一共享单车公司在2017年到2018年的使用量数据集进行可视化分析，并利用线性回归等模型预测单车使用量，得出共享单车使用量影响因素分析结论。
Juan cao，Zhao zhang,Fulu Tao,Liangliang Zhang,Yuchuan Luo,Jing Zhang,Jichong Han,JunXie
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。
夏天到了，温度和湿度对加工的影响也越来越大，精密数控车床一般要求使用环境恒温，以确保机床的工作精度，一般要求恒温20摄氏度左右，相对温度小于80%。大量的实践证明，夏季高温时期，数控系统的故障率大大增加，很易造成碰撞事故的发生。
本文的主要目的是研究泉州近8年来天气特征以及气候特征，研究二者之间的相关关系，并且对未来的天气和气候情况做预测分析，主要使用的数据如下：
在本文中，环境应激源往往表现出时间上的滞后效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。在此，我们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个可以同时代表非线性暴露-反应依赖性和滞后效应的建模框架。这种方法是基于 "交叉基准 "的定义，这是一个双维的函数空间，它同时描述了沿预测空间和其发生的滞后维度的关系形状
在本文中，环境应激源往往表现出时间上的滞后效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。在此，我们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个可以同时代表非线性暴露-反应依赖性和滞后效应的建模框架。这种方法是基于 "交叉基准 "的定义，这是一个双维的函数空间，它同时描述了沿预测空间和其发生的滞后维度的关系形状 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
好的分析和可视化，可以提供大量的信息，同时兼顾简洁优雅。 今天我们抛开实验设计、方法和工作量等因素，仅从文章最吸引人的图片来讨论3分和30分(顶级)文章差距在哪里？ 以2017年8月25日发表在Sci
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
下面这四组数据是由统计学家Francis Anscombe在1973年精心构建的。大家直观地看这四组数据，能否看出什么规律呢？
对时间序列数据进行分析在很多工业场景里都能遇到。依赖于观测值的频率，典型的时间序列可分为每小时、每天、每周、每月、每季度和每年为单位记录。有时，你可能也会用到以秒或者分钟为单位的时间序列，比如，每分钟用户点击量和访问量等等。
南京信息工程大学大气科学学院陈海山教授主持的国家杰出青年科学基金项目《陆气相互作用》（项目编号41625019），围绕东亚季风区陆气耦合系统的可预报性及相互作用机理这一主题，开展了较为系统、深入的研究，经过陆气相互作用团队的努力，在东亚季风区陆气耦合系统的相互作用机理方面取得了一些创新性成果，发表项目资助论文55篇，其中SCI论文40篇。项目研究可为深入理解东亚季风区陆气相互作用的物理本质，为东亚季风和我国气候的变异机理提供更为坚实的理论依据和科学基础。
但受制于模拟的气象场以及排放清单的不确定性，以及对包括臭氧在内的污染物生成机理的不完全明晰，WRF-CMAQ预报模型的结果并不理想。故题目提出二次建模概念：即指在WRF-CMAQ等一次预报模型模拟结果的基础上，结合更多的数据源进行再建模，以提高预报的准确性。其中，由于实际气象条件对空气质量影响很大（例如湿度降低有利于臭氧的生成），且污染物浓度实测数据的变化情况对空气质量预报具有一定参考价值，故目前会参考空气质量监测点获得的气象与污染物数据进行二次建模，以优化预报模型。二次模型与WRF-CMAQ模型关系如图 3所示。为便于理解，下文将WRF-CMAQ模型运行产生的数据简称为“一次预报数据”，将空气质量监测站点实际监测得到的数据简称为“实测数据”。一般来说，一次预报数据与实测数据相关性不高，但预报过程中常会使用实测数据对一次预报数据进行修正以达到更好的效果。
箱线图是由一组数据的最大值、最小值、中位数、两个四分位数(上、下四分位数)这五个特征值绘制而成的，它主要的作用是反应原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。
这是一篇非常有意思的论文，它将时间序列分块并作为语言模型中的一个token来进行学习，并且得到了很好的效果。
“Traditional weather prediction tells us what is likely to happen within the next 24 hours and up to two weeks ahead, whereas climate prediction tells us what will likely happen in the coming seasons. Until recently, there was a gap between the weather and climate predictions leaving us unsure about what may happen between two weeks to two months from now. This time window between weather (up to 2 weeks) and climate (a season and longer) is known as “subseasonal.”The forecasting effort targeting this subseasonal time window and bridging the gap between the weather and climate predictions is known as subseasonal-to-seasonal (S2S) prediction.
历史天气数据来源：http://tianqi.2345.com/wea_history/54511.htm，这是北京的历史数据，采样城市北京、上海、苏州、长沙、广州、一共采集了2011-1-1到2015-4-2这四年三个月共1542（354+366+365+365+92）天的天气数据，其中2011-1-17到2011-1-25这十天的数据缺失，查了多个网站都发现这种情况，就没有把数据补齐了。另外，上海、苏州、广州这三个城市2012-1-15这天，长沙2015-2-10这天，五个城市2014-3-8这天的数据
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
【导语】时间序列是指以固定时间为间隔的序列值。本篇教程将教大家用 Python 对时间序列进行特征分析。
Link: https://www.nature.com/articles/s41396-021-01053-2
作为在智能家居领域耕耘十余年的专业设计师特别想和大家分享我的一些关于智能生活的体验和心得，趁着这次自己家里装修，根据自己的技术经验及实际需求设计了全屋智能家居系统，经过我一年时间的实际生活体验，也总结了一些经验和使用感受，我将分成几个系统单独介绍和分享。
作者: Selva Prabhakaran 翻译：陈超校对：王可汗 本文约7500字，建议阅读20+分钟本文介绍了时间序列的定义、特征并结合实例给出了时间序列在Python中评价指标和方法。
时间序列是在规律性时间间隔上记录的观测值序列。本指南将带你了解在Python中分析给定时间序列的特征的全过程。
本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数据准备等问题，并且对常见的三种时间序列预测进行对比测试。
冷媒是高低温湿热试验箱制冷系统中非常重要的一部分，冷媒是在冷冻空调系统中，用以传递热能，产生冷冻效果的工作流体。在空调系统中，透过蒸发与凝结，使热转移的一种物质。今天工采网小编就好好的和您聊一聊高低温湿热试验箱的冷媒特性吧！
模型可解释性是当今机器学习中最重要的问题之一。通常某些“黑匣子”模型（例如深度神经网络）已部署到生产中，并且正在运行从工作场所安全摄像头到智能手机的所有关键系统。令人恐惧的是，甚至这些算法的开发人员都无法理解为什么正是这些算法真正做出了自己的决定，甚至更糟的是，如何防止对手利用它们。
摘要：针对气候驱动风险的有效城市规划依赖于针对特定建筑景观的强劲气候预测。由于全球规模的地球系统模型中几乎没有普遍的城市代表性，因此没有这种预测。在这里，我们结合了气候建模和数据驱动方法，以提供二十一世纪全球城市气候的多模型预测。结果表明，气候变化下某些地区的城市变暖特定水平的模型间鲁棒性。在高排放情景下，据估计，到本世纪末，美国，中东，中亚北部，中国东北，南美内陆和非洲的城市将经历超过4 开尔文（K）的实质性变暖，比区域变暖还要大。世纪，具有很高的跨模型信心。我们的发现突出表明，对于气候敏感型发展，需要对本地城市气候进行多模式全球预测，并支持绿色基础设施干预，以作为大规模减少城市高温压力的有效手段。
引言 1946年数据中心诞生于美国，至今已经历4个阶段近70年的发展历程，数据中心从最初仅用于存储的巨型机，逐渐转向多功能、模块化、产品化、绿色化和智能化。在越来越注重节能和精细化的今天，数据中心的每一个细节设计都闪耀着工程师智慧的光芒。他们对于数据中心的规划设计，不再满足于仅停留在功能这一基本的要求上，现在的数据中心你会看到更多关于节能环保及工程之美、绿色之美等设计理念。 评价数据中心的优劣，与其提供的服务质量，成本控制及绿色程度密切相关。能够提供稳定及具备高可用性的服务是对云服务商和数据中心的基本要求。
神经科学的目的是通过分析复杂的脑细胞群活动模式来理解大脑中的认知，但问题是数据时间格式影响分析。大脑是一个有自己的动态和时 间机制的系统，不同于人为定义的时间系统。在这里，我们展示了脑时间工具箱，这是一个软件库，它可以 根据协调认知神经模式的振荡来重新调整电生理学数据。这些振荡不断地减慢、加速又经历突然变化，导致大脑内部 机制和时间机制间的不和谐。工具箱通过将数据转变为协调振荡的动力学数据，设置振荡周期作为数据的新时间轴来克服机制间不和谐。从而研究大脑中的神经模式，有助于神经科学探究动态认知，本文演示了 工具箱如何显示在默认时钟时间格式中没有的结果。
第十九届五一杯数学建模B题思路,今天上午已经发过了，大家可以简单的看一下。这篇文章就是详细的说下思路。
时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。
本项目基于RuoYi进行搭建，在若依基础上进行功能构建、数据连接。 📷 一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目，模拟一个电厂、六台风机，数据采用随机数实时插入到时序数据库中，再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。其中统计信息存放在关系型数据库中。 在线演示地址: http://tenddb.zsis.net:8080 账号:root1 密码:123456 演示环境没有删除、修改权限权限。 二、系统设计 2.1 设计目标 1.显示机组的运行数据，如机组的瞬时发电功率、累计发电
自行车共享系统是传统自行车租赁的新一代，从注册会员、租赁到归还的整个过程都是自动化的。通过这些系统，用户可以很容易地从一个特定的位置租用自行车，并在另一个位置归还。目前，全球大约有500多个共享单车项目，这些项目由50多万辆自行车组成。今天，由于它们在交通、环境和健康问题上的重要作用，人们对这些系统产生了极大的兴趣。
蜂巢图使得每个类别数据点沿着X轴类别标签中心向两侧，同时向上均匀而对称地展开，整体较为美观，也能展现数据的分布规律。关于蜂巢图的绘制用到了seaborn库的swarmplot方法绘制。
废物管理中的物联网应用正在使市民和城市都参与使我们的废物处理方式更具可持续性的项目。基于实际的处理单元填充水平（由填充水平传感器测量）来优化垃圾收集路线就是一种非常有效的应用。最终，真正改变废物管理方式将需要公共和私人利益相关者之间更深入的合作。
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的工具。
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。
【说明】：腾讯数据中心一直以来致力于打造数据中心技术分享的精品平台，并乐于以一种开放的姿态与业界同仁进行交流。我们转载行业技术沉淀精品，也欢迎诸位向TIDC@tencent.com投递相关稿件。本文正文部分内容，多数转载自公众号“艾默生网络能源通讯”2015-07-16发布的文章。 如果数据中心需要的制冷维护是常规预防性维护计划的一部分，那么由季节交替引起的问题便可自动解决。如果要自行完成数据中心的维护，或者偶尔需要第三方服务提供商对数据中心进行维护，请牢记以下几点建议。 【要诀 1 】对加湿器进行保养维
本文共3400字，建议阅读10+分钟。 本文介绍了ARIMA的概念，并带你用Python和R训练一个数据集实现它。
Rockchip RK3568 是一款通用型MPU，产品集成GPU、NPU，支持4K、HDMI、LVDS、MIPI、PCIe3.0、USB3.0、千兆以太网、CAN-BUS、UART等丰富外设接口。 RK3568的高温工作情况如何呢？本文将基于万象奥科HD-RK3568-CORE 系列核心板做详细高温测试！
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
