Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting 论文的数据集，反映了广泛的具有挑战性的多水平预测问题中普遍观察到的特征。每个数据集的大致描述如下： Electricity。UCI电力负荷图数据集包含370个客户的每小时总用电量，我们使用过去一周的数据(即168小时)来预测第二天(即24小时)的消耗量。 Traffic。UCI PEM-SF交通数据集描述了[41]中440条旧金山湾区高速公路的占用率（yt为[0，1]）。根据电力数据集，它也按小时级别汇总，具有相同的后退窗口和预测范围。 Retail。来自Kaggle competition[14]的Favorita杂货销售数据集，它结合了不同产品和商店的元数据，以及其他每天采样的外生时变输入。我们使用90天的历史信息预测未来30天的产品销售记录 Volatility.。OMI实现库[19]包含了31个股票指数的日实现波动值，这些波动值是根据当日数据计算出来的，同时还包含了日收益。在我们的实验中，我们使用过去一年的信息(即252个工作日)来考虑未来一周(即5个工作日)的预测

Arauto 用于时间序列实验和预测的交互式工具 Arauto是一个开源框架，旨在简化建模和实验时间序列分析和预测的过程。 Arauto提供了一个直观的交互式界面，可以使用自回归模型（AR，ARMA，ARIMA，SARIMA，ARIMAX和SARIMAX）探索模型的不同参数。 越来越多的估计器和算法正在研究中。 关于Arauto的博客文章 Arauto在Towards Data Science的Medium博客上得到了推荐。 。 特征 支持外源回归变量（独立变量） 季节性分解可让您了解数据的趋势，季节性和残差 使用增强Dickey-Fuller检验的平稳性检验 自定义数据转换的平稳性：您可以使用从一阶差异到季节性日志来转换数据 ACF （自相关函数）和PACF （偏相关函数）用于项估计 自定义ARIMA术语或让Arauto根据您的数据选择最适合您的 网格搜索功能可进行参数调整 代码生成

有三种方法（1、2 和 3 [反向传播]）来预测时间序列。 这是一组 MATLAB 编程、屏幕短片、给出结果的 Fig 文件。 按照文件中的注释运行程序

Prometheus-api-client Prometheus http api的Python包装器和一些用于度量处理的工具。 安装 要安装最新版本： pip install prometheus-api-client 要直接从此分支安装： pip install https://github.com/AICoE/prometheus-api-client-python/zipball/master 链接 入门 用法 是Cloud Native Computing Foundation项目，是一个系统和服务监视系统。 它以给定的时间间隔从已配置的目标收集指标（时间序列数据），评估规则表达式，显示结果，并在发现某些情况为真时触发警报。 从Prometheus主机获得的原始时间序列数据有时可能难以解释。 为了更好地理解这些指标，我们为Prometheus http api创建了Py

ME909s Series AT操作流程，按照该文档操作可直接连接网络，实际验证可行。

好像之前附件不能超过几M，现在可以上传不超过20MB的文件。鉴于有同志反映文件不完整或者无法解压缩，现在重传该文件。

在仙侠剧中，有正魔之分，然何为正道，何为魔道，实属难辨。自称正道的人也许某一天会堕入魔道，被众人称为魔头的人，或许内心自始至终都充溢着正义感！所以说，没有绝对的黑，也没有绝对的白。话说回来，对于“异常”这个词，每个人的心里大概都有一个衡量标准，扩展起来的确很广（如异常点、异常交易、异常行为、异常用户、异常事故等等），那么究竟何为异常呢？异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的，以至于怀疑它与正常点不属于同一个数据分布。异常检测是一种用于识别不符合预期行为的异常模式的技术，又称之为异常值检测。在商业中也有许多应用，如网络入侵检测（识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式）、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等。这里，将异常分为三种： 数据点异常：如果样本点与其他数据相距太远，则单个数据实例是异常的。业务用例：根据“支出金额”检测信用卡欺诈。 上下文异常：在时间序列数据中的异常行为。业务用例：旅游购物期间信用卡的花费比平时高出好多倍属于正常情况，但如果是被盗刷卡，则属于异常。 集合异常：单个数据难以区分，只能根据一组数据来确定行为是否异常。业务用例：蚂蚁搬家式的拷贝文件，这种异常通常属于潜在的网络攻击行为。

时间序列建模 时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值。 虽然回归分析通常以测试关系的方式使用。 时间序列数据的模型可以具有多种形式，并代表不同的随机过程。 在对流程级别的变化进行建模时，三类具有实际重要性的类别是自回归（AR）模型，集成（I）模型和移动平均（MA）模型。 这三个类别线性地取决于先前的数据点。[28] 这些思想的结合产生了自回归移动平均（ARMA）和自回归综合移动平均（ARIMA）模型 资料来源：Wikipedia

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