Introduction to Time Series Forecasting with Python.zip Python时间序列预测简介 课程代码

matlab数据输入代码基于自适应在线学习（APLF）的概率负荷预测 该存储库包含基于自适应在线学习的论文概率负荷预测的代码。 我们使用本文中描述的实现细节。 方法的实现 APLF文件夹包含，a和a，其中包含执行该方法所需的所有Matlab脚本： APLF.m是主文件。 initialize.m函数可初始化模型参数。 projection.m函数以高斯密度函数的均值和标准偏差的形式获取负荷预测和概率负荷预测。 test.m函数可量化预测误差RMSE和MAPE。 update_model.m函数为每个新训练样本更新模型。 update_parameters.m函数更新模型参数。 数据 我们使用7个可公开获得的数据集，它们对应于具有不同大小的区域。 数据集是： 我们将数据保存在.mat文件中，该文件包含具有以下字段的结构： 每小时加载时间序列 温度时间序列 衡量负载的日期和小时或时间戳记 安装 git clone https://github.com/VeronicaAlvarez/online-probabilistic-load-forecasting 运行python代码： cd o

电力负荷预测 正在短期电力负荷预测的研究生项目中。 数据取自网站的并且在项目过程中实施了多个时间序列算法。 实施的模型： models文件夹包含在项目过程中实现的所有算法/模型： 前馈神经网络 简单移动平均线 加权移动平均 简单指数平滑 霍尔茨·温特斯 自回归综合移动平均 递归神经网络 长短期记忆单元 门控循环单位细胞 脚本： aws_arima.py ARIMA模型适合上一个月的数据，并预测每天的负载。 aws_rnn.py RNN，LSTM，GRU符合最近2个月的数据，并预测每天的负载。 aws_smoothing.py SES，SMA，WMA适合上一个月的数据，并预测每天的负载。 aws.py调度程序，每天00:30 IST运行上述三个脚本。 pdq_search.py用于根据最近一个月的数据对ARIMA模型的超参数进行网格搜索。 load_scra

概率预测工具 根据团队交付时间分布预测一堆故事需要多长时间 为 Sky Network Services Hack 日创建 积压与进展 您可以在我们的跟踪我们的努力和未来计划 资源 特洛伊·马格尼斯 迪米塔尔·巴卡尔吉耶夫#NoEstimates 使用蒙特卡罗模拟项目规划

电力变压器数据集（ETDataset） 在此Github存储库中，我们提供了一些可用于长序列时间序列问题的数据集。 所有数据集均已进行预处理，并存储为.csv文件。 该数据集的范围从2016/07至2018/07，我们将尽快更新至2019年。 数据集列表（更新中） ETT-small ：2个站点的2个电力变压器的数据，包括负载，油温。 ETT-large ：39个站点的39个电力变压器的数据，包括负载，油温。 ETT-full ：在39个站点的69个变电站的数据，包括负载，油温，位置，气候，需求。 如果使用此数据集，请引用Informer @ AAAI2021 Best Paper Award ： @inproceedings{haoyietal-informer-2021, author = {Haoyi Zhou and Sha

使用Python简化时间序列 darts是一个python库，可轻松操纵和预测时间序列。 它包含各种模型，从ARIMA等经典模型到神经网络。 可以使用fit()和predict()函数以相同方式使用所有模型，类似于scikit-learn。 该库还使对模型的回测变得容易，并结合了多个模型的预测和外部回归。 Dart支持单变量和多变量时间序列和模型，神经网络可以训练多个时间序列。 文献资料 高级介绍 安装 我们建议先安装一个干净的Python环境为您的项目至少有Python3.6使用自己喜欢的工具（ ， ， 有或没有 ）。 设置好环境后，您可以使用pip安装Dart： pip install 'u8darts[all]' 有关更详细的安装说明，请参阅此页面末尾的安装指南。 用法示例 从Pandas DataFrame创建一个TimeSeries对象，并将其拆分为训练/验证系列： import pandas as pd from darts import TimeSeries df = pd . read_csv ( 'AirPassengers.csv' , delimiter

负荷预测 该负载预测器旨在执行24小时的短期和长期负载预测。 数据源 从2012年11月到2013年12月，提供了加利福尼亚州一个样本家庭的15分钟间隔负荷数据和每小时温度数据。 选型 为了适应负载需求的非线性相互作用，选择了多层感知器回归器对该负载数据进行建模。 实现了八个预测变量： 内插温度* 24小时滞后负载* 7天滞后负载* 前一天的平均负载* 一天中的时间 星期几 一年中的一天 周末/节假日 *仅用于短期预测 预测24小时 您可以训练模型并在24小时内执行预测。 forecast_date表示24小时间隔的开始时间。 import forecaster forecaster . train_model_and_forecast ( load_data = 'load_temperature_data.csv' , forecast_date = '2018-6-30

时间序列预测 预测项目，SARIMA / X，ARIMA，先知，LSTM，霍尔特冬季，ETS。 温度预测和工资预测。

太阳能发电预测 使用人工神经网络预测光伏模块的每小时发电量。 在此处查看随附的文章：

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。