张量流-lstm回归 这是基于循环网络的回归器的示例： 目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，sin和cos函数。 本示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。 这个新版本使用了一个库 ，该库提供了一个API，可基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 创建一个虚拟环境 建议您为安装程序创建一个virtualenv，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 使用python3 $ mkvirtualenv -p python3 ltsm (ltsm) $ 使用python2 $ mkvirtualenv ltsm (ltsm) $ 安

心率计算matlab代码hctsa ，高度比较的时间序列分析 hctsa是用于使用以下命令运行高度比较的时间序列分析的软件包（完全支持R2014b或更高版本；用于python cf.）。 该软件提供了一个代码框架，可从时间序列（或时间序列数据集）中提取成千上万的时间序列分析功能，以及用于对数据进行规范化和聚类，生成数据的低维表示的工具，识别不同类别的时间序列之间的区分特征，使用大量时间序列特征集学习多元分类模型，找到与感兴趣时间序列最接近的匹配项，以及一系列其他可视化和分析。 如果您使用此软件，请阅读并引用以下（开放式访问）文章： BD Fulcher和NS Jones。 。 电池系统5，527（2017）。 BD Fulcher，MA Little，NS Jones。 罗伊（J. Roy）。 Soc。 接口10，83（2013）。 非常感谢您提供任何反馈，例如或。 入门 :open_book: :open_book: 综合文件 :open_book: :open_book: 因为hctsa开启了。 下载资料库 对于不熟悉git的用户，只需单击绿色的Download .zip按钮即可下载存储库的当前版本。 建议将存储库与git一起使用。 为此，请使用以下代码将其克

时间序列预测代码matlab 时间序列预测使用深度学习生成数据 该项目研究了在使用不同的人工神经网络（即LSTM和GRU）建模的随机时间模型上可以进行多近的时间序列预测和预测。 给定的数据集包括辐照数据集和发电数据集，该辐照数据集和发电数据集基本上分别包含传感器检测到的辐照度值和电厂所产生的发电量值，单位为（kwh）。 数据集包含对应于从2018年12月到2019年11月的所有12个月的数据，并且在任何给定日期的每15分钟记录一次数据。 该项目的主要目标是找出最合适的ANN架构，以预测从任意一天开始的未来两天（间隔15、30、45、60分钟）的发电数据。 整个项目是通过在matlab中进行编码来完成的。

MotionSense数据集 该数据集包括由加速度计和陀螺仪传感器生成的时间序列数据（高度，重力，用户加速度和rotationRate）。 使用其与iPhone 6s放在参与者的前袋中收集，该可从iOS设备上的框架收集信息。 所有数据以50Hz采样率采集。 共有24位不同性别，年龄，体重和身高的参与者在15个试验中在相同的环境和条件下进行了6项活动：楼下，楼上，步行，慢跑，坐着和站立。 借助该数据集，我们旨在在传感器数据的时间序列中查找个人属性指纹，即可以用于推断数据主体除其活动之外的性别或个性的特定于属性的模式。 时间序列对应于数据主体的步行活动（代码3）。 有12个功能。 一些注意事项： 如果您在此处查看“”，请查看pmc_xxx和tutorial文件夹。 如果您正在训练有关传感器数据的深度神经网络，则可以在以下链接中找到我们的最新工作，这对您的工作很有用： : 下载 MotionSense数据集可公开使用也可以作为备份使用。 还有一个Kaggle版本： ：//www.kaggle.com/malekzadeh/motionsense-dataset 引文 如果您发现

使用神经网络预测时间序列 :blue_circle: 联系人：对于Bitcoin的学习材料组织列表，请点击此 ，这等 介绍 不管比特币价格上的投机泡沫如何，该项目的目的都是暗示该加密货币的未来收盘价。 根据我的分析考虑了几个比特币指标，收集了情绪数据以及区块链，历史价格和金融指数数据以预测收盘价。 环境设定 要运行预测模型，应安装以下内容： Python 3+ Tensorflow = 1.10.1 Keras = 2.2.2 熊猫= 0.23.4 脾气暴躁= 1.15.1 Matplotlib = 2.2.3 sklearn = 0.19.2 ML实现的神经网络 LSTM

时间序列异常检测 该存储库包含Sanket Mishra，Varad Kshirsagar，Rohit Dwivedula和Chittaranjan Hota题为“基于注意力的Bi-LSTM用于时间序列数据异常检测”的论文的开源代码。 型号图 * 提议的模型与现有和先前的最新模型的比较 根据平均F分数： 数据集 我们的模型 深度防盗 工作组 AdVec 天际线 NumentaTM 努门塔 KNN CAD HTM Java 人工无异常 0 0 0 0 0 0 0 0 0 人工的异常 0.402 0.156 0.013 0.017 0.043 0.017 0.012 0.003 0.017 realAdExchange 0.214 0.132 0.026 0.018 0.005 0.035 0.040 0.024 0.034

请注意，该项目仍处于测试阶段。 请报告您遇到的任何问题或建议。 我们将尽力Swift解决它们。 也欢迎捐款！ 神经先知 基于PyTorch的和启发的基于神经网络的时间序列模型。 文献资料 我们目前正在改进。 有关NeuralProphet的直观介绍，请查看的演讲。 讨论与帮助 讲解 有几个可以帮助您入门。 请参阅我们的以获取更多资源。 最小的例子 from neuralprophet import NeuralProphet 导入软件包后，可以在代码中使用NeuralProphet： m = NeuralProphet () metrics = m . fit ( df , freq

LombScargle.jl 文献资料 建立状态 代码覆盖率 介绍 LombScargle.jl是一个软件包，用于使用对周期信号的进行快速多线程估计。 提供工具以执行信号频谱分析的另一个Julia软件包是 ，但其方法要求信号在等间隔的时间进行采样。 相反，Lomb–Scargle周期图还使您能够分析采样数据不均匀的情况，这在天文学中是相当普遍的情况，在该领域中，此周期图被广泛使用。 以下文件报告了此软件包中使用的算法： Press，WH，Rybicki，GB 1989，ApJ，338，277（URL： ://dx.doi.org/10.1086/167197，Bibcode： :

Time series analysis: forecasting and control 4th edition

Multivariate Time Series Analysis: With R and Financial Applications。多元时间序列分析的经典书籍