Time series analysis and its applications with R examples 时间序列分析及R应用

如何预测序列？看这份IJCAI2021亚马逊《大时间序列预测》教程，附301页Slides 时间序列预测是商务流程自动化和优化的关键因素。在零售领域，决定订购哪些产品以及将它们存储在哪里取决于对不同地区未来需求的预测; 在云计算中，对服务和基础设施组件未来使用量的估计指导容量规划;仓库和工厂的劳动力调度需要预测未来的工作量。最近几年见证了预测技术和应用的范式转变，从计算机辅助的模型和假设到数据驱动和完全自动化。这种转变可以归因于大量的可用性,丰富、多样的时间序列数据来源和导致一组需要解决的挑战,如下:我们如何建立统计模型有效地和有效地学习预测大型和多样化数据来源?在观测有限的情况下，我们如何利用“相似”时间序列的统计能力来改进预测?建立能够处理大数据量的预测系统意味着什么? 本教程的目的是为解决大规模预测问题提供一个简明直观的概述，介绍最重要的方法和工具。我们回顾了经典时间序列建模和现代方法的现状，特别关注预测的深度学习。此外，我们还讨论了预测、评价的实际方面，并提供了实例问题。我们的重点是提供一个直观的方法概述和实际问题，我们将通过案例研究说明。作为一个补充，我们通过Jupyter提供自学的交互式材料。

时间序列的贝斯叶分析方法理论及实践介绍

arima的matlab代码个人家庭电力的时间序列预测 日期集： 数据是在 2006 年 12 月至 2010 年 11 月（47 个月）期间以一分钟采样率收集的。 六个自变量（电量和子计量值）一个数值因变量 全球有功功率有 2,075,259 个观测值可用。 我们的目标是预测未来的全球有功功率。 为简单起见，这里删除了缺失值。 此外，我们发现并非所有观察都按日期时间排序。 因此，我们以显式时间戳作为索引来分析数据。 在预处理步骤中，我们对原始数据执行桶平均以减少一分钟采样率的噪声。 为简单起见，我们只关注原始数据集的最后 18000 行（2010 年 11 月的最新数据）。 python文件列表： Gpower_Arima_Main.py ：单变量 ARIMA 模型的可执行Python 程序。 myArima.py ：使用一些用于 ARIMA 模型的可调用方法实现一个类。 Gpower_Xgb_Main.py ：基于树的模型 (xgboost) 的可执行Python 程序。 myXgb.py ：实现一些用于 xgboost 模型的函数。 lstm_Main.py ：LSTM 模型的可

时间序列分析：Topics in Time Series Analysis with Macroeconomic.pdf

时间序列预测：Forecasting the Time Series of Apple Inc.'s Stock

EEMD-LSTM-DO-prediction EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧） 本文提出了一种改进后的 LSTM 模型，即 EEMD-LSTM 模型。该方法在获取原始 溶解氧时间序列后并预处理后，经过 EEMD 分解为若干子序列，并对其分别建立 LSTM 预测模型，叠加个各个模型的预测结果即可获取最终的预测结果。在获取江苏无锡长江 水质实时监测站溶解氧数据后展开实验，选取原始 LSTM 模型、改进后的 BP 模型、原 始 BP 模型作为对比，实验表明，EEMD-LSTM 模型具有最小的预测误差，更好的模拟 溶解氧时间序列的走势，具有最好的预测效果。 This paper presents an improved LSTM model, the EEMD-

narx的matlab代码使用NARX进行时间序列预测 该项目使用模型对从公交车上的驾驶循环测试获得的数据进行时间序列预测。 从同一条总线总共获得了25个数据系列（），对应于三个不同的数据系列。 在每个数据集中，对四个变量进行了实验量化：发动机扭矩，发动机转速，进气温度和排烟温度。 排气温度作为输出变量，其余3个作为NARX的输入。 图1：贝尔法斯特街头的公交车（） 存储库中包含五个不同的MATLAB脚本： 代码说明 数据预处理 数据预处理在中进行。 修改数据以创建单个训练数据集，其中包含25个时间序列中的22个。 训练中不涉及三个数据集，每个对应的驾驶循环一个，而是用于评估NARX的泛化能力。 图2：使用的25种排烟温度时间序列 训练 包括两个用于ANN训练的不同脚本。 训练具有10个隐藏神经元和2个输入延迟的NARX。此网络架构是通过反复试验确定的。 训练数据的典型划分为训练（70％），验证（15％）和测试（％）子集，以防止过拟合。 循环包含相同的训练过程。 训练了许多模型，量化了它们在3个测试数据集上的性能，但仅保存了“最佳”模型。 预言 包括两种预测脚本变体。 第一个（）对树测

神经分化 介绍 neurodiffeq是使用神经网络求解微分方程的软件包。 微分方程是将某些函数与其导数联系起来的方程。 它们出现在各个科学和工程领域。 传统上，这些问题可以通过数值方法（例如，有限差分，有限元）解决。 虽然这些方法有效且足够，但它们的可表达性受到其功能表示的限制。 如果我们能够为连续且可微分的微分方程计算解，那将是很有趣的。 作为通用函数逼近器，人工神经网络已经显示出在某些初始/边界条件下具有求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的潜力。 neurodiffeq的目的是实现这些使用ANN求解微分方程的现有技术，使软件具有足够的灵活性以处理各种用户定义的问题。 安装 使用点 像大多数标准库一样， neurodiffeq托管在。 要安装最新的稳定发行版， pip install -U neurodiffeq # '-U' means update to late

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