第78步 时间序列建模实战：随机森林回归建模
基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 之前我们以决策树为例子，展示了各种花里胡哨的时间序列建模。 从这一期开始，我们继续基于python构建各种机器学习和深度学习的时间序列预测模型。 同样，这里使用这个数据： 《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhag...
数据分析实战│时间序列预测
时间序列预测问题是一类常见的数据分析问题。数据中往往包含时间标签，这类问题往往根据过去一段时间的数据，建立能够比较精确地反映序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并对未来的数据进行预测。 01、问题描述及数据挖掘目标 本案例给出二战时期的某气象站温度记录值，通过分析之前的天气状况来预测将来天气情况。与回归分析模型进行预测不同，时间序列模型依赖于事件发生的先后顺序预测接下来的输出模型的结果，改变输入值的先...
第86步 时间序列建模实战：Transformer回归建模
处理顺序数据时表现出色，因此被广泛应用于各种序列数据任务，包括回归任务。 （a）回归任务中的Transformer： （a1）在回归任务中，Transformer可以捕捉数据中的长期依赖关系。例如，在时间序列数据中，Transformer可以捕捉时间点之间的关系，即使这些时间点相隔很远。 （a2）为回归任务使用Transformer时，通常需要稍微调整模型结构，特别是模型的输出部分。原始的Transfor...
Python数据攻略-Pandas时间序列数据处理
时间序列数据是一种特殊类型的数据，它按照时间的顺序排列。可以把时间序列数据想象成一个简单的日记或者时间线。在这种数据中记录了某个或多个变量随时间的变化。时间序列数据在很多领域都有应用，比如金融（股票价格、汇率）、气象（气温、降雨量）、医疗（患者心跳、血压）等。 在今天的文章中将探讨如何使用Python的Pandas库来处理时间序列数据。将从如何创建时间序列数据开始，然后讨论如何进行索引、切片、基础操作，...
基于粒子群算法优化长短期神经网络的时间序列预测，PSO-LSTM的时间序列预测，粒子群算法详细原理，LSTM原理
目录 完整代码，数据，注释下载链接：基于粒子群算法优化长短期神经网络lstm的时间序列预测,PSO-LSTM(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88229212 摘要 背影 改进思路 shubett测试函数 函数代码 函数图像 测试ispso算法性能 测试代码 测试效果图像 pso-lstm回归分析 代...
第75步 时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-3（以决策树回归为例）
基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 上两期，我们讲了多步滚动预测的第两种策略： 对于重复的预测值，取平均处理。例如，（1,2,3）预测出3.9和4.5，（2,3,4）预测出5.2和6.3，那么拼起来的结果就是3.9,（4.5 + 5.2）/2, 6.3。 删除一半的输入数据集。例如，4,5由（1,2,3）预测，6,7由（3,4,5）预测，删掉输入数据（2,3,4）。 没想到吧，还会有第三期。也是...
第71步 时间序列建模实战：ARIMA建模（Python）
ile_path)# 显示前几行数据data.head() 数据已成功加载，其中包括两列： time：时间，从2004年1月开始 incidence：肾综合症出血热的月发病率 （b）我们将首先绘制时间序列图来观察数据的趋势和季节性。然后，我们将进行平稳性检验以确定数据的性质。这些步骤有助于我们选择合适的SARIMA模型参数。 # 导入绘图库import matplotlib.pyplot as pl...
时间序列论文-聚类和异常检测（二）
同样摘自知乎的回答：https://www.zhihu.com/question/29507442/answer/1212624591?utm_id=0 正巧之前做过时间序列 的异常检测项目，这里介绍几种尝试过的方法，也算是抛砖引玉 吧，欢迎大家讨论交流~ 背景与定义 时间序列异常 检测的目的就是在时间序列中寻找不符合常见规律的异常点，无论是在学术界还是工业界这都是一个非常重要的问题。 应用十分广泛，这...
【数据挖掘】时间序列模型处理（一）
。 无论我们希望预测金融市场趋势还是电力消耗，时间都是我们的模型中必须考虑的重要因素。例如，预测电力消耗高峰的时间会很有趣。这对于调整电价或电力生产可能很有用。 二、什么是时序模型？ 时间序列模型是一组按时间排序的数据点，其中时间是自变量。这些模型用于分析和预测未来。 输入时间序列。时间序列是按时间排序的一系列数据点。在时间序列中，时间通常是自变量，目标通常是对未来进行预测...
【数据挖掘】时间序列教程【一】
第一章 说明 对于时间序列的研究，可以追溯到19世纪末和20世纪初。当时，许多学者开始对时间相关的经济和社会现象进行研究，尝试发现其规律和趋势。其中最早的时间序列研究可以追溯到法国经济学家易贝尔（Maurice Allais）和英国经济学家詹姆斯·克拉克（James Clark）的研究。随着时间序列分析方法的不断发展和应用，时间序列研究逐渐成为了统计学、经济学、金融学、工程学等领域重要的研...