机器学习实现的蓬勃发展，引起了不同行业的兴趣，将其用于时间序列问题的分类和预测。 在探索时间序列的机器学习方法之前，最好确保您尝试过经典和统计时间序列预测方法，这些方法在广泛的问题上仍然表现良好，前提是数据准备充分且方法良好配置。 在本文中，它列出了 MATLAB 中可用的一些经典时间序列技术，您可以在探索机器学习方法之前先尝试它们来解决您的预测问题。 它为您提供了每种方法的提示，以使您可以从一个有效的代码示例入手，并在哪里可以找到有关该方法的更多信息。 概述： 本文演示了 11 种不同的经典时间序列预测方法，它们分别是1）自回归（AR） 2）移动平均线3) 自回归移动平均线4) 自回归综合移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归综合移动平均 (SARIMA) 6) 带外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) 8）具有ARIMA误差的回归模型9) 向量自回归

火炬 PyTorchTS是一个概率时间序列预测框架，通过利用作为其后端API以及用于加载，转换和回测时间序列数据集，提供了最新的PyTorch时间序列模型。 安装 $ pip3 install pytorchts 快速开始 在这里，我们通过GluonTS自述文件重点介绍了API的更改。 import matplotlib . pyplot as plt import pandas as pd import torch from gluonts . dataset . common import ListDataset from gluonts . dataset . util import to_pandas from pts . model . deepar import DeepAREstimator from pts import Trainer 这个简单的示例说明了如何在一些数

本文调查了单步和多水平时间序列预测中常用的编码器和解码器设计——描述了时间信息是如何被每个模型纳入预测的。

BTC_ts_forecast：比特币时间序列预测

文章目录prophet 安装数据集下载prophet 实战导入包pandas 读取 csv 数据画个图拆分数据集从日期中拆分特征使用 prophet 训练和预测prophet 学到了什么放大图 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/prophet/ prophet 中文意思是“先知” prophet 的输入一般具有两列：ds和y ds(datestamp) 列应为 Pandas 可以识别的日期格式，日期应为YYYY-

时间序列预测方面论文，RNN_LSTM角度有所区别创新

小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测(matlab实现)，包含源代码和测试数据

本示例旨在提出将卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN）相结合的概念，以根据以前的月份预测水痘病例数。 CNN是用于特征提取的出色网络，而RNN已证明其具有预测序列间序列值的能力。 在每个时间步，CNN都会提取序列的主要特征，而RNN会学习预测下一时间步的下一个值。 如果您认为这对您有帮助，请对它做出评价。 谢谢你。

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。

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