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lstm怎么预测长时间序列_时间序列预测代码

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。...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。...： 2、将时间序列形式的数据转换为监督学习集的形式，例如：[[10],[11],[12],[13],[14]]转换为[[0,10],[10,11],[11,12],[12,13],[13,14...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

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lstm多变量时间序列预测(时间序列如何预测)

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...现在，我们已经很熟悉时间序列的统计建模，但是机器学习现在非常流行，因此也必须熟悉某些机器学习模型。我们将从时间序列域中最流行的模型开始-长短期记忆模型。...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。...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

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LSTM时间序列预测

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。...老实说，以前我遇到这种问题都是直接上灰色模型，但是用的多了就感觉会有点问题。其它还有一些模型比方说ARAM、ARIRM我没有试过。这篇文章主要讲解用LSTM如何进行时间序列预测 ?...建议我们输入循环神经网络的时候，Tensor的第一个维度是序列长度seq len，第二个维度才是batch size 对于这个客流数据，seq_len指的是时间序列的长度，这里前9年，共108个月，则seq_len...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，我们在LSTM后面街上两层全连接层（1层也行），用于改变最终LSTM输出Tensor的维度。...使用前9年的数据作为输入，预测得到下一个与的客流，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。

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时间序列预测(中)

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。...具体的模型如下：上面模型中，Xt表示t期的值，当期的值由前p期的值来决定，δ值是常数项，相当于普通回归中的截距项，μ是随机误差，因为当期值总有一些因素是我们没考虑进去的，而这些因素带来的的当期值的改变...具体模型如下：上面模型中，Xt表示t期的值，当期的值由前q期的误差值来决定，μ值是常数项，相当于普通回归中的截距项，ut是当期的随机误差。...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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Transformer时间序列预测！

1.介绍预测是时间序列分析中的关键任务之一。...随着深度学习模型的迅速发展，有关时间序列预测的研究也大大增加。深度模型不仅在预测任务中表现出色，而且在表征学习方面也表现出优异的性能。...时间序列预测的目的是了解不同时间步的数据之间的相关性，但是单个时间步的数据并不像句子中的一个单词那样具有语义信息，因此提取局部语义信息对于分析它们之间的关联至关重要。关注更长的历史信息。...2.2 时序预测前向过程(Forward Process) 将多变量时间序列中的第i个序列表示为，i=1,...,M。...因此，在训练时间和GPU内存的限制下，patch设计可以让模型看到更长的历史序列，从而显著提高预测性能。

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【时序预测】时间序列分析——时间序列的平稳化

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。...步骤二中，拟合季节变化St时需要注意观察序列的周期性规律是否明显，选择对应的模型。时间序列用于预测时，也是用Tt和St预测未来的发展变化。步骤一中，长期趋势的拟合将在后面介绍。...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。...；最好只做1期预测 Holt线性指数平滑法每期线性递增或递减的部分也做一个平滑修匀适用无季节变化、有线性趋势的序列，不考虑季节波动；可向前多期预测 Holt-Winters指数平滑法加上了季节变动

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时间序列预测(上)

[b5kd2cg0fm.jpeg] 总第216篇/张俊红预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据（上），时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。...今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。所谓平稳时间序列，就是随着时间的推移，要研究指标的数值不发生改变，或者在某个小范围内进行波动。...[9gi9zsr03k.png] 针对此种时间序列，主要有简单平均法、移动平均法、指数平滑法这三种预测方法。...[20xtwewyf8.png] 2.移动平均法简单平均法适用于不同时期数据基本维持不变的情况，但是有的具有周期性的时间序列，如果还用简单平均法的话，误差就会很大。...以上就是关于平稳时间序列相关的预测方法，我们下一篇将介绍趋势时间序列相关的预测方法。

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时间序列预测(下)

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。...综上，一个时间序列可以分为：长期趋势(T)、季节因素(S)、循环因素(C)、不规则因素(I)四部分。那么我们应该如何把这四个因素组合起来呢？...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。

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CNN做时间序列预测_lstm时间序列预测_2「建议收藏」

我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。...len(dataset) * 0.65) trainlist = dataset[:train_size] testlist = dataset[train_size:] 对数据进行处理 LSTM进行预测需要的是时序数据...根据前timestep步预测后面的数据假定给一个数据集 { A,B,C->D B,C,D->E C,D,E->F D,E,F->G E,F,G->H } 这时timestep为3，即根据前三个的数据预测后一个数据的值...所以我们需要对数据进行转化举一个简单的情况假设一个list为[1,2,3,4,5],timestep = 2 我们转化之后要达到的效果是 train_X train_Y 即依据前两个值预测下一个值...参考用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子 Keras中文文档-Sequential model 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126935

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时间序列概率预测的共形预测

现实世界中的应用和规划往往需要概率预测，而不是简单的点估计值。概率预测也称为预测区间或预测不确定性，能够提供决策者对未来的不确定性状况有更好的认知。...传统的机器学习模型如线性回归、随机森林或梯度提升机等，旨在产生单一的平均估计值，而无法直接给出可能结果的数值范围。如何从点估计扩展到预测区间，正是现代时间序列建模技术所关注的重点。...这种方法可以应用于各种类型的输入数据（如连续变量、分类标签、时间序列等）和输出（如回归、分类、排序等）。...共形预测算法的工作原理如下：将历史时间序列数据分为训练期、校准期和测试期。在训练数据上训练模型。使用训练好的模型对校准数据进行预测。然后绘制预测误差直方图，并定义如图 (A) 所示的容差水平。...一些人可能已经注意到，预测区间在所有时间段都是相同长度的。在某些情况下，不同的预测间隔可能更有意义。

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股票预测 lstm(时间序列的预测步骤)

既然是时间序列预测，我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何，那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。...因为lstm时间序列不像别的回归一个x，另一个值y，lstm的x和y全是一组数据产生的，也就是它自己和自己比。...设置了个时间，很快，半分钟都不到就训练完50个epoch。validation_split=0.1表示拿出训练集的10%作为验证集，有了验证集能够更好的训练模型，就相当于给模型纠错。...绿色是测试的预测值，蓝色的是原始数据，和前面说的一样，趋势大概相同，但是峰值有误差。还有一个问题就是博主这里的代码是将预测值提前一天画的。...所以博主姑且认为测试集预测值提前一天的效果为最佳效果，这也是为什么上面代码要+1的原因。如果小伙伴们知道如何方便快捷消除lstm时间序列预测的滞后性，记得给博主留言噢。

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基于 Prophet 的时间序列预测

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。...如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。...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。

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用于时间序列预测的AutoML

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。...挑战中的每个数据集都是表格数据，其特征主要有以下三种类型：Id（可以是多个特征或没有特征），时间戳（每个数据集只有一个时间戳），其他特征（数值或分类）以及预测目标。...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）。...完成此步骤后，模型可以开始进行预测，并且随后的所有步骤都是可选的（bt对于获得高分至关重要）。使用最佳数量的树，可以对完整数据进行模型拟合。使用了单独的LigthGBM模型进行预测。...还用不同的种子测试了装袋和训练以减少预测的差异，但是这些方法花费了很多时间，并且得分的提高不足以包含在最终解决方案中。

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时间序列预测-女性出生数量预测

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。

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LSTM 时间序列预测 matlab

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。由于参加了一个小的课题，是关于时间序列预测的。平时习惯用matlab，网上这种资源就比较少。...借鉴了 http://blog.csdn.net/u010540396/article/details/52797489 的内容，稍微修改了一下程序。...程序说明：DATA.mat 是一行时序值， numdely 是用前numdely个点预测当前点，cell_num是隐含层的数目，cost_gate 是误差的阈值。...data_num=size(train_data,2); %% 网络参数初始化 % 结点数设置 input_num=data_length; % cell_num=5; output_num=1; % 网络中门的偏置...*output_gate; h_state(:,m)=(pre_h_state*weight_preh_h)'; end % 误差的计算 % Error=h_state

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Simple RNN时间序列预测

本文将介绍利用朴素的RNN模型进行时间序列预测比方说现在我们有如下图所示的一段正弦曲线，输入红色部分，通过训练输出下一段的值 ?...num_time_steps - 1, 1) # 0~48 y = torch.tensor(data[1:]).float().view(1, num_time_steps - 1, 1) # 1~49 start表示的含义从几何上来说就是图上红色左边框的对应的横坐标的值...，因为我们要确定一个起点，从这个起点开始向后取50个点，如果每次这个起点都是相同的，就会被这个网络记住 x是50个数据点中的前49个，我们利用这49个点，每个点都向后预测一个单位的数据，得到$\hat...RNN之后接了个Linear，将memory的size输出为`output_size=1方便进行比较，因为我们就只需要一个值然后我们定义网络Train的代码 model = Net() criterion...倒数第二行和第三行的代码做的事情是，首先带入第一个值，得到一个输出pred，然后把pred作为下一次的输入，又得到一个pred，如此循环往复，就把上一次的输出，作为下一次的输入最后的输出图像如下所示

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层次时间序列预测指南

定期更新干货算法笔记和世间万物的学习记录～层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。...当要预估的时间序列之间存在层次关系，不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时，就需要利用层次时间序列预测方法解决。...层次预估在应用场景中也比较常见，相对于基础的时间序列预测，层次时间序列预测需要不仅要考虑如何预测好每个序列，还要考虑如何让整体层次预估结果满足层次约束。...Bottom-up方法，指的是只预测所有最底层节点的时间序列，对于上层的时间序列，使用底层时间序列预测结果逐层加和得到。...basis生成的正则化loss、embedding进行层次约束的loss，整体loss和模型结构如下： 4 总结本文介绍了时间序列预测中层次时间序列预测这一场景，当要预测多个时间序列存在层次结构关系时

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探索时间序列，预测未来

文章期号：20190702 掌握预测，不能少的技能时间序列预测 1，什么是时间序列时间序列（time series）是按时间顺序记录的一组数据。...2，影响时间序列变化的成分时间序列的变化可能受到一种或多种因素的影响，导致在不同的时间上取值是有差异的，这些影响因素称为时间序列的组成要素，一个时间序列通常由4种要素组成：趋势，季节变动，循环波动和不规则波动...3，时间序列的模型趋势（T），季节变动（S），循环波动（C）和不规则波动（I）组合的时间序列表达式：四种不同成分的时间序列 4，时间序列预测方法与评估预测方法的选择一种预测方法的好坏取决于预测误差的大小...分解预测是先将时间序列的各个成分依次分解出来，而后再进行预测的。...> abline(v=2016,lty=6,col="grey") > 成分分解图分解预测图至此，常有的几种时间序列预测模型整理完成，大家也可以对不同模型的预测效果做两两的残差对比，根据不同的实际情况

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python 时间序列预测 —— prophet

放大图 prophet 安装 prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包，直接用 conda 安装 fbprophet 即可 prophet 的官网：https://facebook.github.io...首先颜色是按照小时取，所以每种颜色代表一个时辰后三幅图的竖条上的颜色分布代表不同时间段的流量分布有意义的信息主要来自散点的分布范围，可以看出：每日的车流量呈现 M 型，意味着上下班高峰一周中周末车要少些...一个月中有几天的下限要低于其它日子，这应该是周末一年中有7月和9月的下限要低于其它月份，这应该和天气或者节假日有什么关联使用 prophet 训练和预测 from fbprophet import...，误差随时间放大感兴趣的朋友可以自己玩玩 prophet 学到了什么从下图可以看出：总体趋势：下行每周趋势：工作日流量大、周末流量低每日趋势：早晚上下班高峰，所以每天流量基本呈现 M 型曲线...fig = model.plot_components(traffic_test_pred) 放大图看看模型对测试集中第一个月的预测情况： # Plot the forecast with the

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用python做时间序列预测三：时间序列分解

在初始概念篇中，我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成，本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。...分解的使用场景有很多，比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性，或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性，让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。...加法和乘法时间序列时间序列的各个观测值可以是以上成分相加或相乘得到： Value = Trend + Seasonality + Error Value = Trend * Seasonality...小结时间序列分解不仅可以让我们更清晰的了解序列的特性，有时候人们还会用分解出的残差序列(误差)代替原始序列来做预测，因为原始时间序列一般是非平稳序列，而这个残差序列是平稳序列，有助于我们做出更好的预测...，当然预测后的序列还要加回或乘回趋势成分和季节性成分，平稳序列的具体内容将在下一篇文章中介绍。

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