基于深度学习的水环境时间序列预测方法的论文，大家可以参考学习

该教程通过一个简单的实例浅显的描述了时间序列预测的常用方法。选用的方法是EXCEL的插件XLMiner，简单易上手，是新手入门的好帮手。

深度系列 用于时间序列预测的深度学习模型。 楷模 Seq2Seq /注意 WaveNet 变压器/变压器 快速开始 from deepseries . models import Wave2Wave , RNN2RNN from deepseries . train import Learner from deepseries . data import Value , create_seq2seq_data_loader , forward_split from deepseries . nn import RMSE , MSE import deepseries . functional as F import numpy as np import torch batch_size = 16 enc_len = 36 dec_len = 12 series_len = 1000

基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型

# 代码功能: LS-TM 循环神经网络，预测时间序列---------------------------- # 第1步: 处理原始数据集, 归一化，制作X_train、Y_train、X_test、Y_test # 第2步: 训练LS-TM网络, epoch=300 # 第3步: 时间序列预测

该模型可用于预测大多数传染病的发病率，拟合和预测性能较好。 开发 GRNN 模型的详细信息见论文：“自回归综合移动平均 (ARIMA) 和广义回归神经网络 (GRNN) 的组合模型在预测中国横县肝炎发病率中的应用” PMCID：PMC4892637 DOI： 10.1371/journal.pone.0156768。

时间序列预测 该存储库实现了时间序列预测的常用方法，尤其是TensorFlow2中的深度学习方法。 如果您有更好的主意，欢迎您贡献力量，只需创建PR。 如有任何疑问，请随时提出问题。 正在进行的项目，我将继续进行改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 神经网络 波浪网 变压器 网络 拍子 甘 用法 安装所需的库 $ pip install -r requirements.txt 如有必要，下载数据 $ bash ./data/download_passenger.sh 训练模型如果需要，请设置custom_model_params （请参阅./deepts/models/

为公交规划科学合理的进行,建立公交客运量时间序列预测模型.通过对公交客运量影响因素进行分析,选取市区人口数、从业人员数、在校学生数、工业生产总值、职工年平均工资、公交车辆数、运营线路数等7个指标自变量,利用指数平滑法对自变量进行预测;在对自变量进行相关分析及因子分析的基础上,建立prais-winsten AR(1)自回归时间序列模型对公交客运总量进行预测;采用ARMA模型对哈尔滨市各分区公交客流量进行了拟合和预测.结果表明:所建立的时间序列预测模型预测效果良好,验证了模型的有效性和准确性.

在时间序列预测问题中，建立LSTM模型，采用python语言代码实现

GRU-ARIMA时间序列预测 GRU和ARIMA模型用于时间序列预测，其中GRU可用于短期和长期预测。使用GRU和ARIMA模型进行时间序列预测，其中GRU可以进行短期预测和长期预测。