绘制在单个轴上垂直排列的多个时间序列数据（“通道”）。 绘制一个定义长度的窗口并使用箭头键向前和向后滚动。 选择显示通道的子集。 使用向上和向下箭头键控制 y 轴比例。 使用鼠标直观地标记时间点并将它们保存到向量中。 受到推崇的受用于 EEG 的 BrainVision Analyzer 界面和 EEGLab 的 eegplot 功能的启发，但比后者 IMO 工作得更好更快。

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时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。代码

时间序列（time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的离散序列，是日常生活中最常见的数据形式之一。对时间序列的分析是既是统计学中的重要问题，也是人工智能、数据挖掘的一个重要应用方向。 本课程面向人工智能学院的本科生和研究生，重点关注统计学中分析时间序列的基本思路、模型以及方法。同时强调使用人工智能技术对时序数据这一种特殊的数据类型进行分析，也关注使用“时间序列分析”中的思路看待和解决人工智能领域的实际问题。 课程内容将从时间序列的发展历程、平稳性、经典分析模型等概念先后推进。课程中也会介绍人工智能的相关技术，如使用循环神经网络进行时间序列的建模，或使用时间序列中的自回归、指数平均思想建模机器学习、计算机视觉的重要问题。

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基于时间序列编辑距离的阿尔兹海默症辅助诊断，赵翼飞，李炜，计算机辅助诊断一直是机器学习中的热门领域，其中，阿尔兹海默症的辅助诊断对于该疾病的及早干预治疗有着重要意义。近年来，基于

htsprophet 使用先知的分层时间序列预测 感谢Rob J. Hyndman和研究伙伴，因为大部分代码是在他们的工作帮助下开发的。 归功于Facebook及其fbprophet软件包。 我的目的是使某些代码看起来与Prophet和（Hyndman）hts软件包中的某些部分相似。 正在下载 点安装htsprophet 如果您只想跳过对该程序包进行编码， runHTS.py应该可以帮助您，但是，如果您喜欢阅读，下面的内容应该可以帮助您了解我如何构建htsprophet以及它是如何工作的。 第一部分：数据 我最初使用Redfin流量数据来构建此程序包。 我提取了数据，以便日期在第一列中，层在中间列中，而我要预测的数字在最后一列中。 我制作了一个名为makeWeekly（）的函数，该函数将您的数据汇总到每周级别。 这不是必需的功能，对我来说主要只是方便。 因此数据如下所示：

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