Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。 实现流程 数据准备 收集和准备时间序列数据集。 处理缺失值和异常值。...使用模型进行未来时间点的预测。 可视化预测结果和实际值。 代码实现 在这个示例中，创建一个模拟的多特征时间序列数据集，并保存为CSV文件以供使用。...然后，大家可以使用生成的CSV文件进行后续的LSTM时间序列预测模型的构建和训练。 完整代码实现 下面是完整的代码实现，包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练，以及模型评估和预测。 1....plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.show() 总结 通过生成模拟数据集并保存为CSV文件，我们可以使用上述步骤完成基于LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练
正负样本不平衡的问题 3. 多模型策略 3.1. 数据分类 3.1.1. 数据类型： 3.1.2. 计算趋势性/单调性 3.1.3. 计算同环比周期性特征 3.2. 不同曲线形态的时间序列 3.3....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）。...多模型策略 在之前metis的异常检测基础上，进一步开展了多模型策略框架的设计，以减少模型的冗余程度。 image.png 3.1. ...补充：基于预测的异常检测方案 多模型的异常检测方案，前提是根据曲线形态将时间序列划分为不同类型，本质上是利用到了时间序列的周期性和趋势性。
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。因此，如何处理缺失值、如何设计滞后特征、如何选择合适的模型，这些问题对于初学者来说确实具有一定挑战性。...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。...最基本的时间步特征是时间虚拟变量，它表示从序列开始到结束的每一个时间步长。...时间步功能可让您对时间依赖性进行建模。如果序列的值可以从发生的时间预测，则序列是时间相关的。在精装销售系列中，我们可以预测当月晚些时候的销售量通常高于当月早些时候的销售量。...在接下来的几节课中，我们将学习如何以本课中的特征为基础，设计新的特征，并利用这些特征来建模时间序列中最常见的模式。 本文原文链接本翻译仅供学习交流使用，若有版权问题，请联系我删除。
可以进行一个关于常数、时间t的线性或多项式回归，从回归中得到的残差代表去趋势的时间序列，多项式的阶数可以用F检验确定 随机性趋势比如随机游走过程出现时，构建ARMA模型； 注意：当知道时间序列包含一个确定性的时间趋势时...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。...，移动平均项数应等于季节周期的长度 简单移动平均法 往前取若干项求平均值 适用于未含有明显趋势的序列；移动平均项数多，平滑效果强，但对变化反应慢；有季节变化时，项数等于周期长度 二次移动平均法 在简单移动平均法的基础上再移动平均一次
流行的时间序列预处理技术包括： 只需缩放为[0，1]或[-1，1] 标准缩放比例（去除均值，除以标准偏差） 幂变换（使用幂函数将数据推入更正态分布，通常用于偏斜数据/存在异常值的情况） 离群值去除 成对差异或计算百分比差异...季节性分解（试图使时间序列固定） 工程化更多特征（自动特征提取器，存储到百分位数等） 在时间维度上重采样 在要素维度中重新采样（而不是使用时间间隔，而对要素使用谓词来重新安排时间步长（例如，当记录的数量超过...如果您的时间序列可以通过进行季节性分解等预处理而变得平稳，则可以使用较小的模型（例如NeuralProphet或Tensorflow Probability）（通过更快速的训练并且所需的代码和工作量更少...将序列长度视为一个超参数，这导致我们得到类似于RNN的输入张量形状：(batch size, sequence length, features)。 这是设置为3的所有尺寸的图形。 [图片上传中......这种可学习的嵌入与时间无关！最后，连接原始输入。 这是每个输入要素类别（每个要素1个学习的线性分量和1个学习的周期性分量）的学习时间嵌入的示意图，它们不同。
时间序列的多尺度建模 多尺度是时序研究必须要考虑的问题。一方面，不同特征的周期模式有长有短，需要用不同尺度进行刻画。...这部分工作包含：数据embedding技巧、patch策略、注意力机制设计方法（patch内、patch间、多特征间），值得总结。 本文为大家总结了近期发表的8篇高质量时序多尺度建模论文。...具体是：通过傅里叶变换，把时间序列数据自适应切分为最佳的、不同尺度的patch，并且还在patch内、和patch间设计了注意力机制，捕获全局和局部的依赖关系。在9个数据集上取得sota效果。...为了处理多尺度时间模式和通道间的依赖关系，提出将时间序列建模为多尺度子序列（patch），利用MLP来混合补丁内部和补丁间的变化以及通道间的相关性。...此外还设计了light-weight机制，捕捉不同特征的时序模式来增加预测的准确性。使得不同变量的时间序列能够拥有不同的模型参数集，从而提高准确性而不牺牲效率和内存使用率。
时间序列的操作 一、时间序列基础 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame from datetime...二、时间序列采样 生成数据 首先使用date_range来生成一个时间序列，然后在生成一个和它一样长的series： t_range = pd.date_range('2016-01-01', '2016...Pandas对于时间序列的采样提供了一种更为便利的方法：resample，它可以指定采样的标准（按天、月等）。...ffill是向下填充，即将2017-01-01 01:00:00至2017-01-01 23:00:00的值都填充为2017-01-01 00:00:00的值 三、时间序列画图 时间序列数据适合画基于时间的曲线图...首先，创建一个每小时一个点的时间序列： ?
1简介 在本模块中，我们将讨论以下概念： 处理海洋的遥感图像。 从图像时间序列创建视频。 GEE 中的时间序列分析。 向图形用户界面添加基本元素。...我们知道油具有抚平水面的能力，当这种情况发生在阳光明媚的区域内时，油覆盖的表面反射的光比单独的水要多。这意味着在阳光照射的区域，油会比水更亮。...在此期间，遥感界还开发了许多专门为 MODIS 图像设计的内容特定算法。许多算法已经变成了最终用户可以在 GEE 中快速参与的预处理产品。...重要的是数据就在那里，只是需要付出努力。 7结论 在本模块中，我们开发了一种方法，使我们能够查看墨西哥湾藻类浓度的时间序列数据，以估计深水地平线漏油事件对该生态系统基础营养级的影响。...该系统的规模和复杂性表明，要得出有关实际影响的结论性结果将需要大量额外的工作。但是从这个过程中可以清楚地看出，GEE 提供了进行时间序列分析的计算能力和灵活性。
标题与作者 摘要 TimeMixer模型针对时间序列预测的复杂性提出了一个多尺度混合架构，旨在利用过去可分解混合（PDM）模块提取过去的关键信息，并通过未来多预测器混合（FMM）模块进行未来序列的预测。...主要工作和创新点 多尺度混合视角： 论文从一种新的多尺度混合视角来处理时间序列预测中的复杂时间变化，利用解耦变化和来自多尺度序列的互补预测能力。...模型框架 TimeMixer模型采用了一个多尺度混合架构，旨在解决时间序列预测中的复杂时间变化问题。...通过上述设计，得到了输入序列的多尺度表示。 接下来，利用堆叠的过去可分解混合（PDM）块来混合不同尺度的过去信息。...通过上述设计，TimeMixer 能够成功捕捉到来自解开的多尺度观测的关键过去信息，并预测未来，从多尺度过去信息中获益。
本次分享的内容主要是时间序列，什么是时间序列，时间序列的预处理应该怎么做，时间序列的特征工程都有什么操作。包含了季节性分解，平稳性检验，滑动窗口等 时间序列数据预处理与分析 什么是时间序列？...时间序列（Time Series）是按时间顺序排列的一组数据点，通常用于描述和分析随时间变化的现象。时间序列数据在许多领域中都有广泛应用，如金融市场、气象学、经济学、医学等。...时间序列的组成 时间序列通常包含以下几部分组成： 趋势（Trend）：时间序列的长期变化方向，表示数据随时间的整体上升或下降趋势。...周期性（Cyclicality）：时间序列中较长周期的波动，通常与经济周期、社会周期等相关，但与季节性不同，周期的时间长度不固定。 随机波动（Noise）：时间序列中的随机成分，表示无法预测的变化。...使用LSTM的时间序列预处理 以下是通过 LSTM 进行时间序列预测时，如何处理平稳化的步骤及其示例代码。
大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。...时间序列组成 时间序列是（主要）三个组成部分的组合：趋势、季节性和残差/剩余部分。让我们简单的解释这三个组成部分 趋势：这是该序列的整体运动。它可能会持续增加、也可能持续减少，或者是波动的。...它也可以被认为只是统计噪声，或者是临时性事件的影响，这个残差量也有一个单独的周期分量，但它通常被归入趋势分量。 加法模型与乘法模型 这些组件的组合方式取决于时间序列的性质。...但是我们看到残差在早期和后期具有更高的波动性。所以在为这个时间序列构建预测模型时，需要考虑到这一点。 总结 在这篇文章中，我们展示了如何将时间序列分解为三个基本组成部分:趋势、季节性和残差。...最后通过分解时间序列有助于建立对数据的理解，从而更容易做出未来的预测。 作者：Egor Howell ----
时间序列预测仍然是一项具有挑战性的任务，尤其是在复杂的多尺度时间模式背景下。...本研究提出了一种名为LLM-Mixer的框架，通过将多尺度时间序列分解与预训练的LLM（大型语言模型）相结合，来提高预测精度。...LLM-Mixer通过将数据分解为多个时间分辨率，并用一个冻结的LLM处理，根据专门为时间序列数据设计的一段文本 Prompt 。...由于在训练期间，LLM保持冻结，多尺度分解提供了一个多样化的时间信息范围，帮助模型更好地理解复杂的时间序列数据。...分析多个尺度的数据有助于理解这些复杂模式（王等人，2024年）。遵循王等人（2024年）的研究，作者应用了多尺度混合策略。首先，作者使用平均池化将时间序列X降采样到τ个尺度，得到多尺度表示，其中每个。
基于深度学习的时间序列预测算法发展脉络如图1 所示： 时间序列预测是时间序列任务中最常见和最 重要的应用，通过挖掘时间序列潜在规律，去进行 类推或者延展用于解决在现实生活中面临的诸多 问题，包括噪声消除...时间序列预测任务根据所预测的时间跨度长短，可划分为四类，具体如图2 所示： 文章余下部分主要介绍基于深度学习的时间 序列预测算法研究，其中第二节介绍时间序列数据 特性，第三节介绍了时间序列预测任务的常用数据...(4)波动性：随着长时间的推移和外部多因素影响，时间序列的方差和均值也可能会发生系统的变化，在一定程度上影响时间序列预测的准确度。...3.1 卷积神经网络 3.1.1 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)是一类以卷积和池化操作为核心的深层前馈 神经网络，在设计之初，其用于解决计算机视觉领...(2) 研究适合时间间隔不规则的小数据集的网络架构。现有 Transformer 模型架构复杂，参数多，在周期性好的数据集上表现出优越的性能，但在数据量小，时间间隔不规则的数据集中表现不理想。
预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识，更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中。...总之，传统的时间序列预测在模型的准确率以及与使用者之间的互动上很难达到理想的融合。...2.2适用场景 前文提到，不同时间序列预测问题的解决方案也各有不用。...其中g(t)表示增长函数，用来拟合时间序列中预测值的非周期性变化；s(t)用来表示周期性变化，比如说每周，每年中的季节等；h(t)表示时间序列中那些潜在的具有非固定周期的节假日对预测值造成的影响。
http://automl.chalearn.org/ 这项挑战旨在为时间序列回归任务提出自动化解决方案。...AutoSeries仅限于多元回归问题，这些问题来自不同的时间序列域，包括空气质量，销售，工作状态，城市交通等。...Id功能的组合标识一个变量（时间序列）。 给定数据集的示例。数据被混淆了，但是有一些时间序列模式 参与者必须提交代码，这些代码将在Docker容器中运行（CPU：4核，16 Gb RAM，无GPU）。...所有使用的功能均按“获得”重要性进行排序，即使用该功能的拆分的总增益之和。然后，将对前n个最 重要的数字特征进行选择。 下一批功能基于数据的时间序列性质：先前的值和差异。...错误是不可避免的，但是有一些注释，如果从一开始就使用它们，这些注释有很大帮助： 记录尽可能多的有用信息：数据框中的列（训练和测试数据中的列顺序可能不同），数据类型（训练和测试数据框中的数据类型可能不同）
时间序列分解是一种技术，它将时间序列分解为几个部分，每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中，我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。...首先，我们来讨论一下时间序列的组成部分: 季节性:描述时间序列中的周期性信号。 趋势:描述时间序列是随时间递减、不变还是递增。 噪音:描述从时间序列中分离出季节性和趋势后剩下的东西。...否则，如果趋势和季节性变化随时间增加或减少，那么我们使用乘法模型。 我们这里的数据是按月汇总的。我们要分析的周期是按年的所以我们把周期设为12。...同样，我们可以一次绘制每个组件 result.plot() 总结 通常，在查看时间序列数据时，很难手动提取趋势或识别季节性。...幸运的是，我们可以自动分解时间序列，并帮助我们更清楚地了解组件，因为如果我们从数据中删除季节性，分析趋势会更容易，反之亦然。 作者：Billy Bonaros deephub翻译组
时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中，我们将主要讨论以下几点： 时间序列数据的定义及其重要性。...时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。 首先，让我们先了解时间序列的定义： 时间序列是在特定时间间隔内记录的一系列均匀分布的观测值。...时间序列数据预处理 时间序列数据包含大量信息，但通常是不可见的。与时间序列相关的常见问题是无序时间戳、缺失值（或时间戳）、异常值和数据中的噪声。...时间序列去噪 时间序列中的噪声元素可能会导致严重问题，所以一般情况下在构建任何模型之前都会有去除噪声的操作。最小化噪声的过程称为去噪。...可能的面试问题 如果一个人在简历中写了一个关于时间序列的项目，那么面试官可以从这个主题中提出这些可能的问题： 预处理时间序列数据的方法有哪些，与标准插补方法有何不同？ 时间序列窗口是什么意思？
由于时间久，数据库中的表太多，前后很多人操作过，也不知道哪些表有用哪些没用，于是，想通过判断数据表的最后DML时间，来确定哪些数据表最近没操作过。... MONITORING ------------------------------ ---------- A YES 由此可以看到，数据表默认都是启动了...monitoring功能的。...下面，通过ORA_ROWSCN来定位表A的最后dml时间。...DML时间。
MATLAB中的时间序列分析时间序列分析是统计学和数据科学中的一个重要领域，它涉及对时间序列数据的建模和预测。MATLAB作为一种强大的计算和可视化工具，为时间序列分析提供了丰富的功能和工具箱。...时间序列数据的概述时间序列数据是按时间顺序排列的一系列数据点，通常用于观察某种现象随时间的变化。时间序列分析的目标是理解数据的内在结构、识别趋势、周期性以及季节性变化，并基于这些信息进行预测。...时间序列数据的导入与预处理在进行时间序列分析之前，首先需要导入和预处理数据。以下是一个示例，展示如何导入时间序列数据并进行基本的预处理。...3.1 导入数据% 导入CSV文件中的时间序列数据data = readtable('timeseries_data.csv');% 假设数据表中有日期和数值两列dates = data.Date;...未来的研究方向可以包括：深度学习方法在时间序列预测中的应用，如长短期记忆（LSTM）网络。结合外部变量的多元时间序列分析。强化学习在动态时间序列预测中的应用。
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
对象存储
云直播
腾讯会议
