颜色分类leetcode 时间序列聚类 时间序列聚类是一项无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。 与其他集群中的时间序列相比，同一集群中的时间序列彼此更相似 该算法能够： 识别跨序列的联合动态 消除序列间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 生成可解释的特征。 一般来说，时间序列聚类算法有两种类型： 基于特征- 使用特征提取转换原始数据，在生成的特征之上运行聚类 基于原始数据- 直接应用于时间序列向量，无需任何空间变换 变分循环自动编码器 (VRAE) VRAE 是一种基于特征的时间序列聚类算法，因为基于原始数据的方法受到维数灾难的影响，并且对嘈杂的输入数据很敏感。 中间的瓶颈层将作为整个输入时间序列的特征表示。 建筑学 网络 从这里开始，RNN 指的是循环神经网络架构，即 LSTM/GRU 块。 我们的模型主要由四个块组成 编码器：输入向量序列被馈送到 RNN，最后一个隐藏层h_end从 RNN 中提取并传递到下一层 编码器到潜在层： h_end通过使用线性层映射到均值和标准差 给定均值和标准差。 偏差，在训练期间执行重新参数化。 这实质上意味着从由其均值和

描述 青藏高原是一个独特的寒冷干燥地区，被认为是地球的第三极，主要由高山草原组成（>60%）。虽然记录了高原气候变暖，但对高山草原物候及其气候依赖性的研究较少。本研究测试了经常观察到的中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 时间序列（500 m，8 天）在检查高原高山物候学中的可行性。从 2000-2010 年每年的 MODIS 归一化差异植被指数 (NDVI) 系列中提取了一组物候指标。进行非参数 Mann-Kendall 趋势分析以找出这些物候指标的趋势，然后将其与生长季节的每月气候记录联系起来。高原东西部物候变化趋势相反，西部开始、高峰期和季末延迟，东部物候期提前。相关性分析表明，降水量呈西部递减、东部递增的趋势，可能是绿度开始和高峰期的主要驱动因素。整个高原的温度都在升高。虽然西部季节结束的延迟可能与后期温度较高有关，但其在东部的推进需要在这个独特的寒冷地区进一步调查。 引用：王翠珍; 郭华东; 张丽; 刘双俞; 邱玉宝; 孙中昶. Phenological metrics dataset of alpine grasslands (2000-2010)(V1).

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基于深度学习的时间序列算法综述，包含LSTM、RNN、以及其它变体与应用

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。

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用支持向量机的方法用于预测金融股票走向 用SVM的改进LSSVM能够更好的预测 有很好的泛化能力

MATLAB 是优秀的数学计算工具, 本文阐述并举例说明如何利用MATLAB 来对金融时间序列进行分析及建模。

前言 因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题，其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料，耗费了我一晚上工作时间，所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考指正。 时间序列缺失值处理 一、编程前准备 收集时间序列数据，相信看这篇博客的各位已经完成了这步。 需要安装pandas模块，并利用Python的Lib文件夹自带的datetime库（当时我因为在Pycharm环境中没看到datetime模块又去安装了DateTime模块并看了DateTime英文文档，发现这个对象的参数并不能满足时间序列缺失填充的需求，所以又下了datetime2模块，

时间序列分析预测论文 Forecasting at Scale