数据准备 数据集（JetRail高铁的乘客数量）下载. 假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('train.csv') df.head() df.shape 依照上面的代码，我们获得了 2012-2014 年两年每个小时的乘客数量。为了解释每种方法的不同之处，以每天为单位构造和聚合了一个数据集。 从 2012 年 8

安全技术-网络信息-心电信号时间序列的复杂网络拓扑研究.pdf

在NARMA时间序列预测任务中训练和测试ESN网络，仿真速度较慢，使用matlab2021a中测试。

DTW:时间序列数据分析

时间序列分析是人们认识客观世界和自然现象的重要手段,近二十年来，时间 序列分析方法得到了迅速发展，且在众多的实际领域中广泛应用。与其相关的技术， 时间序列预测也已成为一个热门的研究领域，伴随着时间序列分析方法同步发展， 在许多领域里，时间序列预测发挥着重要的作用。预测是决策的基础，决策是预测 的延续。因此，准确的预测对做出正确的决策至关重要 为了提高时间序列预测效果和应用价值，众多研究工作者一直致力于该问题 的研究。特别在机器学习和深度学习方法迅速发展的今天，时间序列分析和预测方 法的研究发展迅速，但其效果在很多方面还不能满足实际应用的高要求，还有很多 的问题需要解决。本文以时间序列分析和预测为研究背景，主要对时间序列互相关 性分析、时间序列多尺度分析以及时间序列预测应用进行了研究。本文主要进行了 以下三个方面的研究。 (1)为了了解不同现象之间是否存在关联、存在何种关联以及关联强度如何， 本文对金融市场的相互作用和共同变化的现象进行了研究，同时全面系统地研究 了时间序列互相关性分析方法。为了揭示金融时间序列的动力学行为，基于多尺度 多属性的分析思想和MMA方法，结合Hurst指数直方

时间序列分析是人类认识与探索自然规律的一种普遍方式。为了准确预测时间序列 数据，机器学习作为人工智能领域研究的基础，对复杂时间序列分析有着绝对的优势， 因此研究机器学习算法对分析时间序列有着重要的意义。针对传统时间序列分析方法对时间序列预测准确度不高问题，提出一种改进的SAMLSTM融合算法。通过研究目前针对时间序列预测效果较好且基于机器学习的通用算法支持向量机(SVM)与循环神经网络(RNN)的方法，发现SVM主要是对线性可分数据进行分类的方法，RNN虽然对序列有着保存以往信息能力，但容易发生梯度消失现象导致预测效果不佳。长短期记忆神经网络(LSTM)是为了解决RNN无法处理远距离长序列依赖问题，通过加入门结构方式很好地避免了发生梯度消失问题;自注意力机制(SAM)的目的是帮助模型对每个样本数据赋予不同的权重，提取出影响数据分析预测的关键信息。构建SAM-LSTM融合算法，综合两者算法的各自优势，实验选取电力负荷需求量数据和日最高温度气象数据，对比SVM算法、RNN算法、LSTM算法以及SAMLSTM算法对时间序列预测准确度及误差值...... 关键词:时间序列分析;机器学习;SAM

随着科学技术的不断进步，时间序列预测方法得到了很大的发展，目前常用的时 间序列方法有传统的时间序列预测方法和基于机器学习的预测方法。这些方法 使用方便，操作简单，预测精度高，在业界得到了广泛的应用，但是这些方法 用在不同的数据集中结果精度差距较大，不具有通用性。因此，目前很多研究 者采用组合预测方法和混合预测方法来提高这些预测方法的通用性，通过将不 同的传统时间序列预测方法和基于机器学习的预测方法相结合，充分利用各个 模型的优点，尽可能地提高时间序列预测的精度。 本文首先提出一种新的时间序列预测方法BP-SARIMA-ANFIS，该方法组 合了反向传播神经网络(BP)、季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)和自 适应模糊神经网络系统(ANFIS)。该方法首先用BP、SARIMA和ANFIS对原始 时间序列数据进行预测，然后取三种方法得到的预测结果的加权平均值。权值 系数在组合预测模型中有着非常重要的作用，本文采用微分进化算法(DE)优化 BP-SARIMA-ANFIS方法的加权系数。通过对澳大利亚新南威尔士州的电力负 荷数据进行模拟，并将BP-SARIMA-ANFIS方法的预测

现有的聚类算法在提取用于聚类时间序列数据的平滑子空间方面很弱。 在本文中，我们提出了一种新的k均值类型平滑子空间聚类算法，称为时间序列k均值（TSkmeans），用于对时间序列数据进行聚类。 提出的TSkmeans算法可以有效地利用时间序列数据集的固有子空间信息来增强聚类性能。 更具体地说，平滑子空间由加权时间戳表示，加权时间戳指示这些时间戳对于聚类对象的相对判别力。 我们工作的主要贡献包括设计一个新的目标函数，以指导时间序列数据的聚类，以及开发新颖的更新规则，以针对平滑子空间进行迭代聚类搜索。 基于综合数据集和五个实际数据集，我们的实验结果证实，在诸如Accuracy，Fscore，RandIndex，和正常的共同信息。

参加第一届AIops异常检测项目的数据集，KPI异常检测指的是通过算法分析KPI的时间序列数据，判断其是否出现异常行为。这里的难点主要有： 1 异常发生的频率很低。在实际的运维场景中，业务系统很少发生异常，因此可供分析的异常数据很少。 2 异常种类的多样性。因为实际的业务系统很复杂，并且会不断更新升级，所以故障的类型多种多样，从而导致了异常种类的多样性。 3 KPI的多样性。KPI有表现为周期型的，有表现为稳定型的，有表现为不稳定的，持续波动型

对混沌时间序列进行分析与预测