多变量 时间序列 降维 模式 异常 多变量时间序列的降维_模式匹配与异常检测

针对目前时间序列决策研究方法的一些缺陷，提出了多变量时间序列模糊决策树挖掘方法，并给出了该方法的实验分析。实验结果证明该方法能够找出多变量时间序列子序列的形态与某个序列的后期趋势或状态的决策信息。

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文章目录前言适用于多时间步预测的CNN模型1 单变量多步预测 CNN 模型1.1 业务需求1.2 1D CNN 模型1.3 完整代码 前言 与其他机器学习算法不同，卷积神经网络能够从序列数据中自动学习特征，支持多变量数据，并可直接输出用于多步预测的向量。一维CNN已被证明可以很好地执行，甚至在具有挑战性的序列预测问题上也能达到最新的结果。 计划用两篇文章介绍如何开发 1D CNN 进行多步时间序列预测。主要内容如下： 如何为单变量数据开发多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多通道多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多头多步时间序列预测的CNN模型。 本文介绍

使用VAR模型和复杂网络测度对多变量时间序列进行因果分析

MV-LSTM 多变量LSTM当前神经网络用于多变量时间序列的预测和解释 郭，田，陶林和Nino Antulov-Fantulin。 “在多变量数据上探索可解释的LSTM神经网络。” 国际机器学习会议（ICML）。 2019。 郭涛，林涛，卢Y.自回归外生模型的一种可解释的LSTM神经网络[J]。计算机应用，2006,26（5）：1175-1178 关于ICLR的研讨会专题，2018年。 可以在这里找到PyTorch的实现（贷记给KurochkinAlexey）： :

时间序列预测代码matlab 多尺度时间序列预测 主要目标是构建一个预测模型，以同时预测多尺度时间序列集的输出。 输入数据是一组时间序列。 每个时间序列都包含某些信号的记录，并具有自己的观测值数量。 任务是预测给定时间范围内信号的未来值。 向前的问题被重新表述为多元回归问题。 输入时间序列包括一个设计矩阵，该矩阵具有与独立变量相对应的一组列和与目标变量相对应的一组列。 自变量也可以包括特征转换。 有关预测问题和建议方法的更多信息，请参见“ doc”。 它包含该项目的纸质草案，演示文稿和报告。 目录“ code”和“ python-code”包含该项目的matlab和python代码。

为多变量时间序列开发多通道深度卷积神经网络

多变量时间序列的异常识别与分类研究，这是一篇博士论文，该论文详细介绍了时间序列方面的挖掘。详细介绍了分类。

对多通道时间序列进行自适应定向传递函数分析。函数使用自适应MVAR模型（MVAAR）对时间序列执行DTF分析。MVAAR模型为每个时间点生成一个更新的系数矩阵，然后用于DTF计算。输出形式为gamma2_集（a，b，c，d），其中a=时间点，b=信道，c=源道，d=频率值的索引。