时间间隔测量仪主要由内置振荡器、分频倍频、信号调理、时间间隔闸门、计数器、控制电路及键盘和显示等单元组成。测量仪的工作原理是使用准确度已知的标准时间 (时基) 信号去度量被测的时间间隔。...信号 A 和信号 B 通过信号调理电路合、放大、整形后送入时间间隔闸门产生电路，产生时间间隔闸门。 时间间隔测量仪是一种用于测量时间间隔的仪器，它可以用于测量从一个事件到另一个事件之间的时间间隔。...但是时间间隔测量仪在溯源的时候，计量院所和检测机构是如何去测试检定，需要用到的器具有哪些？ 下面主要根据《JJG238-2018》时间间隔测量仪检定规程来简单的阐述一下检这款设备需要购置的一些器具。...1、铷原子频率标准 该款器具主要是作为参考频标，需要输出信号频率包括10MHz、5Mhz等，取样的时间包含1s、10s等。测量频率带宽应大于取样时间倒数的5倍。...该测量系统配有上位机管理软件，可远程读取测量数据和导出测量结果文件。 图片 3、标准时间间隔发生器 检规中要求时间间隔的测量仪范围需要满足被检设备，最大允许频率偏差优于一个数量级。
，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...这里采用LSTM来进行时间序列预测，结构为: 训练数据生成—>隐藏输入层—>LSTM神经层—>隐藏输出层（全连接层）—>结果 当然，也可以根据任务增加隐藏层，LSTM层以及全连接层的数量。...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...总之，每种做法效果不一样，具体问题还需要具体分析； TIME_STEPS参数，可以理解为时间步，就是你需要几个时刻的样本来预测，INPUT_SIZE 为每个样本的维度，如果你的样本数据是一个单一序列，没有其他特征的话
机器学习现在越来越受欢迎，越来越多的世界人口认为它是一个神奇的水晶球：预测未来何时以及将会发生什么。该实验使用人工神经网络揭示股市趋势，并展示时间序列预测根据过去的历史数据预测未来股票价格的能力。...训练神经网络 现在训练数据准备好了，是时候为时间序列预测创建一个模型，为实现这个目的，将使用TensorFlow.js框架。...绿线表示验证数据的预测 这意味着该模型看不到最后30％的数据，看起来该模型可以很好地绘制与移动平均线密切相关的数据。 结论 除了使用简单的移动平均线之外，还有很多方法可以进行时间序列预测。...使用TensorFlow.js，可以在Web浏览器上进行机器学习，这实际上非常酷。...在Github上探索演示，这个实验是100％教育，绝不是交易预测工具： 股票预测（TensorFlow.js） https://lonedune.github.io/tfjs-stocks/demo/
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...使用LSTM进行单变量时间序列预测： 使用LSTM进行多变量时间序列预测（每一条线代表一个变量）： 文中涉及的所有代码已经保存在Github上了，地址是：hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples...，画出的图像会保存成“predict_result.jpg”文件： 使用LSTM预测多变量时间序列 所谓多变量时间序列，就是指在每个时间点上的观测量有多个值。...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。...训练、验证、预测以及画图的代码与之前比较类似，可以参考代码train_lstm_multivariate.py，此处直接给出最后的运行结果： 图中前100步是训练数据，一条线就代表观测量在一个维度上的取值
我们可以把时间序列预测看作是一个有序的机器学习回归问题，把时间序列数据转换成一组特征值和相应的真值或目标值。...因此，每一次时间步，我们都会移动或移动窗口，以获得新的一行特征值和目标值对。这样我们就形成了训练数据和训练标签。以类似的方式，我们形成了测试和验证数据集，这是机器学习预测模型通常需要的。...同时，由于时间序列预测应该是区间预测而不是单点估计，我们将使用错误率来形成置信区间或置信带。我们可以看到误差带很宽，这意味着模型的置信度不高，可能会有一些预测误差。...，我们使用TensorFlow来形成模型并实现流。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
本篇文章将利用TensorFlow2.0建立时间序列RNN模型，对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。 ? 一，准备数据 本文的数据集取自tushare，获取该数据集的方法参考了以下文章。...zhuanlan.zhihu.com/p/109556102》 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow...as tf from tensorflow.keras import models,layers,losses,metrics,callbacks %matplotlib inline %config...五，使用模型 此处我们使用模型预测疫情结束时间，即 新增确诊病例为0 的时间。同时，我们也可以预测新增治愈人数为0，以及新增死亡人数为0的时间作为国内疫情结束时间的参考。...注：该预测较为合理。 于是，根据我们的模型对历史数据的学习，预测国内的新冠肺炎疫情的新增确诊和新增死亡人数有望在3月底基本结束。
第21章 TCP的超时与重传 21.3 往返时间测量 T C P超时与重传中最重要的部分就是对一个给定连接的往返时间（ RT T）的测量。...由于路由器和网络流量均会变化，因此我们认为这个时间可能经常会发生变化， T C P应该跟踪这些变化并相应地改变其超时时间。...在图2 0 . 1中，这意味着发送方可以测量到的一个 RT T，是在发送报文段4（第1 ~ 1 0 2 4字节）和接收报文段7（对1 ~ 1 0 2 4字节的A C K）之间的时间，用M表示所测量到的RT...每次进行新测量的时候，这个被平滑的 RT T将得到更新。每个新估计的9 0％来自前一个估计，而1 0 %则取自新的测量。...E rr是刚得到的测量结果与当前的RT T估计器之差。A和D均被用于计算下一个重传时间（ RTO）。增量g起平均作用，取为1 / 8（0 . 1 2 5）。偏差的增益是h，取值为0 . 2 5。
# 新建测量器 m = tf.keras.metrics.Accuracy() # 写入测量器 m.update_state([0,1,1],[0,1,2]) # 读取统计信息 m.result()
一、简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务...模型建立及训练 数据预处理部分： 这一部分，我们完成原始数据的导入和预处理，为了配合之后的采样过程，这里选择列表作为预处理后原始数据的储存对象： import numpy as np import tensorflow...as tf from tensorflow.contrib import rnn import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator...，若想要获得更远更多期的预测值，则可以逐步将预测值积累起来，相当于用预测值当作真实发生的值进行预测，这样的坏处是越往后可能越不准，以上这个过程的完整代码如下： import numpy as np import...tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...使用LSTM预测单变量时间序列 注意： 以下LSTM模型的例子必须使用TensorFlow最新的开发版的源码。...使用LSTM预测多变量时间序列 所谓多变量时间序列，就是指在每个时间点上的观测量有多个值。...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。...图中前100步是训练数据，一条线就代表观测量在一个维度上的取值。100步之后为预测值。 总结 这篇文章详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...使用LSTM预测单变量时间序列 注意：以下LSTM模型的例子必须使用TensorFlow最新的开发版的源码。...将验证、预测的结果取出并画成示意图，画出的图像会保存成“predict_result.jpg”文件： ? 使用LSTM预测多变量时间序列 所谓多变量时间序列，就是指在每个时间点上的观测量有多个值。...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。 接下来定义LSTM模型： ?...图中前100步是训练数据，一条线就代表观测量在一个维度上的取值。100步之后为预测值。 总结 这篇文章详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...使用LSTM预测单变量时间序列 注意：以下LSTM模型的例子必须使用TensorFlow最新的开发版的源码。...使用LSTM预测多变量时间序列 所谓多变量时间序列，就是指在每个时间点上的观测量有多个值。在data/multivariate_periods.csv文件中，保存了一个多变量时间序列的数据： ?...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。 接下来定义LSTM模型： ? 区别在于使用num_features=5而不是1，原因在于我们在每个时间点上的观测量是一个5维向量。...图中前100步是训练数据，一条线就代表观测量在一个维度上的取值。
cURL 是一个优秀的web请求工具，它还具有测量请求时间的能力。...time_namelookup DNS 解析时间。 time_connect 与 web server 建立 TCP 连接的时间。...time_appconnect 建立 TLS（安全传输层协议） 的时间。 time_starttransfer client 读到 server 返回的第一个字节的时间。...time_total client 关闭链接的时间。 通过这几个时间点，我们就可以方便的知道请求过程的细节，找到主要性能点。...内容整理自：https://blog.cloudflare.com/a-question-of-timing/，其中还有 chrome 的测量方式，有兴趣的朋友可以看一下。
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。...问题大概如下：某煤矿有一个监测井，我们每20分钟获取一次该监测井的地下水位埋深，共获取了30000多条真实数据，数据集包括采样日期，采样时间，LEVEL，温度，电导率，地下水位埋深等信息。...使用采样日期、采样时间和地下水位埋深这三个信息训练LSTM模型，预测未来的水位高度。...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
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...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。...直到错误减少的时间段为止。...现在，让我们看看我们的预测是什么样的。...翻译自: https://www.tutorialspoint.com/time_series/time_series_lstm_model.htm lstm时间序列预测模型 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...使用LSTM预测单变量时间序列 注意：以下LSTM模型的例子必须使用TensorFlow最新的开发版的源码。...使用LSTM预测多变量时间序列 所谓多变量时间序列，就是指在每个时间点上的观测量有多个值。在data/multivariate_periods.csv文件中，保存了一个多变量时间序列的数据： ?...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。...图中前100步是训练数据，一条线就代表观测量在一个维度上的取值。100步之后为预测值。 总结 这篇文章详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。
1 数据集构建 原始数据为： 然后通过滑窗来构造多个X，如下图所示，第一列为是将原始值往后移6个时间步，其他列依次类推。...我们去除空值之后，最后数据集为： 这里的X就是前六列特征，最后一列为y是预测值 预测女性未来出生数量 每日女性出生数据集，即三年内的每月出生数。
关于时间序列预测 你可能经常会遇到这样的问题，给你一个数据集，要你预测下一个时刻的值是多少？如下图所示，这种数据往往并没有规律可言，也不可能用一个简单的n阶模型去拟合。...这篇文章主要讲解用LSTM如何进行时间序列预测 ? 数据 数据直接放在代码里，省去了下载文件并读取的麻烦。...并且我对数据进行了归一化处理 模型 我们希望输入前9年的数据，让LSTM预测后3年的客流，那么我们可以先用前9年中每个月的数据训练LSTM，让它根据前几个月预测下一个月的客流。...batch_size, mid_dim) mid_layers一般设置为1或者2：理论上足够宽（神经元个数足够多），并且至少存在一层具有任何一种"挤压"性质的激活函数的2层全连接层就能拟合任何的连续函数 为了进行时间序列预测...，并将此预测结果加到输入序列中，从而逐步预测后3年的客流。
总第219篇/张俊红 前面两篇给大家介绍了几种对时间序列直接的预测方法，这一篇给大家讲讲如何对时间序列进行分解，并根据分解法对数据进行预测。...要对一个指标进行预测，首先得知道影响这个指标的因素都有哪些。假如，现在领导让你预估下个月的销量情况，这个时候你会从哪些角度进行考虑呢？也就是什么因素会影响下个月的销量呢？...以上是关于时间序列各因素的一个拆解，接下来给大家一个举个例子： 下表为2015年-2019年各个季度的GDP值，这是一个完整的时间序列，我们接下来就看下如何拆解这个时间序列中的各个因素。...最后整体的结果如下： 我们并对2020年各个季度的GDP做了一个预测，即下图中红线部分，每个季度的预测值等于该季度对应的TSC，因为每个值对应的I不相同，所以就没放进来，当然也可以对不同季度的I值取均值放进来...以上就是关于时间序列预测的下部分。为了理解更加深刻，大家一定要自己跟着过程计算一遍。
总第218篇/张俊红 上一篇文章我们介绍的时间预测的方法基本都是通过历史数据直接求平均算出来的的。这一篇讲一些用模型来预测的方法。...而我们这里的自回归顾名思义就是用自己回归自己，也就是x和y都是时间序列自己。...5.最后 当数据是平稳时间序列时可以使用前面的三个模型，当数据是非平稳时间序列时，可以使用最后一个，通过差分的方式将非平稳时间时间序列转化为平稳时间序列。 以上就是常用的对时间序列预测的统计模型。
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