时间序列模型学习笔记

最新推荐文章于 2025-12-04 20:16:23 发布
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#学习 #笔记 #时间序列预测模型 #ARIMA

本文介绍了如何配合博主的博客学习时间序列模型中的ARIMA和ARMA，详细阐述了这两种模型的建模步骤，尽管ARIMA已不再是最新的技术，但作为基础理解依然有价值。
深度学习 时间序列回归学习笔记
jacke121的专栏
12-09 1675
深度学习 时间序列回归学习笔记
ARMA时间序列分析模型笔记
m0_47637467的博客
10-22 984
自回归滑动平均模型（Autoregressive moving average model），是AR和MA模型的结合，也是ARIMA模型的前身。在用ARMA模型对时间序列进行预测或分析之前，需要进行一些pre-analysis。 价值与白噪声分析： 是否是平稳序列：一般来说，ARMA和ARIMA模型只能处理平稳时间序列，对于非平稳时间序列，就得通过差分来解决 ACF和PACF计算：判断数据受到前面几期数据的影响，同时，ACF和PACF也是判断AR 和MA阶数的方法之一。 ARMA时间序...
时间序列模型学习笔记(二)
weq27的博客
03-29 8636
时间序列模型学习笔记(二)3.非平稳时间序列3.1 非平稳时间序列的差分变换非平稳时间序列可以建立的模型有ARIMA以及残差自回归模型等等，这里主要讨论ARIMA。 差分运算：相距k期的两个序列之间的减法称为k阶差分运算。 对于非平稳时间序列，我们可以通过相应的变换将其变为平稳序列。差分是一个主要的手段，一个线性趋势的非平稳序列可以使用d阶差分运算，化为平稳时间序列，而一个指数趋势的非平稳序列可以先
时间序列模型学习笔记(一)
weq27的博客
03-28 4685
时间序列模型学习笔记(一)1.时间序列的预处理时间序列的预处理是对一个观察值序列的纯随机性和平稳性进行检验，根据检验结果可以将此序列分为不同的类型，纯随机序列也称为白噪声序列，是没有任何信息可以提取的平稳随机序列。通过预处理将序列分成不同类型之后我们就可以根据各种序列类型的特点使用不同的模型建模，常见的平稳时间序列建模模型为ARMA(可以分为AR、MA和ARMA三类)，此模型是使用线性模型来拟合平稳
【学习笔记】时间序列模型(ARIMA)
m0_65032457的博客
08-24 7098
时间序列模型(ARIMA)
时间序列学习笔记-1
Mushiyanu的博客
11-09 1433
对于任何数据分析工作而言，其入手的第一步就是尽可能将数据可视化。图示化数据可以清晰地展现数据的特征，包括数据的形态、异常值、随时间变化情况以及变量间的相互关系。我们在建模和预测时也应尽可能地将图中显示的特征纳入考虑。正如数据类型决定使用什么预测方法一样，数据类型也决定了使用什么图形来展示数据。 本笔记将介绍一些常见的时间序列图示工具，包括时间序列图，自相关图，季节图，散点图等。这些工具可以帮助我们快速了解序列的主要特征，随时间的变动模式。对于时间序列，通常的样本均值，样本方差等等这些常见的描述性统计量意义不
【数学建模学习笔记】时间序列分析：LSTM
YZYZYYNO_2的博客
09-02 1520
《零基础入门LSTM时间序列预测指南》摘要：本文用生活化比喻讲解LSTM原理，将复杂模型简化为"带记忆的计算器"，通过"三扇门"（遗忘/输入/输出门）和"记忆箱"的比喻解释其工作机制。实战部分以Python为例，详细演示了从数据预处理（缩放、样本制作）到模型搭建（双层LSTM结构）、训练及预测的全流程，并强调可视化对比的重要性。教程特别适合机器学习新手，所有步骤均提供"小白友好"注释，帮助读者快速掌握用LSTM进行时间序列预测的
学习笔记：基于Transformer的时间序列预测模型
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xxt228的博客
01-23 3万+
基于Transformer的时间序列预测
时间序列分析个人学习笔记1
weixin_43090596的博客
09-02 8732
传统统计模型的劣势：假设这些与时间有关的临近的样本点之间的关系是独立同分布的 时间序列分析：最系统的方法就是，回答一些由时间相关性带来的数学上与统计上的问题。 时间序列分析的第一步：仔细观察数据，得出用于总结数据中所含信息的统计分析方法。 得出方法之前我们需要证明时间序列的分析方法是存在的：时间域方法（time domain approach）和频率域方法（frequency domain ...
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时间序列模型ARIMA学习笔记
01-23
时间序列模型ARIMA学习笔记 ARIMA 模型是时间序列分析中最常用的模型之一，它可以对时间序列数据进行建模和预测。下面是 ARIMA 模型的相关知识点： 1. ARIMA 模型的组成部分：ARIMA 模型由三个部分组成，即自回归...
时间序列学习笔记-2-Mushiyanu
11-10
在这个文件中，学习者可以找到实际操作的R代码示例，比如如何读取时间序列数据，如何应用时间序列模型，以及如何对模型进行检验和优化等。通过这样的实践操作，学习者可以更深刻地掌握时间序列分析的整个流程和方法...
【AI学习-comfyUI学习-第十二节-FLUX局部重绘工作流-各个部分学习-第十二节】
qq_22146161的博客
12-02 848
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。加载图像这就是上传的那张桥墩照片没问题这也算各一个开始吧，我也在学习摸索中。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 809
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
C++基础：Stanford CS106L学习笔记 1 类型与结构
WM2101的博客
12-02 322
本文介绍了C++的类型系统和结构体特性。在类型系统方面，C++采用静态类型，变量类型一旦确定不可更改，与Python的动态类型形成对比。静态类型能提高效率并减少运行时错误。文章还介绍了using类型别名、auto类型推断以及函数重载等现代类型特性。在结构体方面，展示了如何定义和使用结构体，以及使用std::pair模板简化多值返回的实现方式。通过对比Python和C++的代码示例，突出了C++在类型安全性和编译时检查方面的优势。
vite学习
最新发布
qq_41549657的博客
12-04 466
核心优势极速开发启动：开发阶段不打包，直接让浏览器加载原生ESM,配合ebuild预购建第三方依赖，启动时间从webpack的秒级变为毫秒级热更新（HMR）快:只更新修改的模块，而非全量重建，大型项目热更新耗时<10ms按需编译：开发阶段仅编译当前请求的模块，而非全量打包内置对Typescript、JSX、CSS、静态资源的支持，无需复杂配置生产环境优化：基于Rollup打包，输出高度优化的静态资源，兼顾开发销量和生产性能<docs>Vite 处理.vue。
Lua学习记录（5） --- Lua中的协同程序 也称线程Coroutine的介绍
FAREWELL00075的博客
12-01 910
本文介绍了Lua中协程的基本概念和使用方法。主要内容包括：1）Lua协程需要通过创建、激活才能执行，不同于C#的自动执行；2）协程的两种创建方式（create和wrap）及其对应的调用方法；3）协程的四种状态（suspended、running、dead、normal）；4）协程可持续执行的特点，通过yield挂起和resume恢复实现分段执行。文章还比较了Lua与C#协程的区别，并提供了详细的代码示例说明协程的创建、调用和执行过程。
【Prompt学习技能树地图】LangChain原理及应用操作指南
致力于成为一名data scientist 的奋斗者
12-03 644
基础层主要解决两个核心问题：模型调用的统一化和数据存储的标准化。通过抽象接口设计，为上层应用提供了稳定、可预测的编程模型。表3.2：基础层核心组件概览组件类别核心功能解决的关键问题典型实现模型抽象统一模型调用接口屏蔽不同模型API差异存储抽象统一数据访问方式标准化各类存储系统操作文档处理多格式文档加载与转换统一文档处理流程PDF、HTML、Markdown解析接口规范定义标准化调用契约确保组件间兼容性BaseLLM、VectorStore接口。
音视频开发方向从入门到商业落地详细学习线路
ZouZou的专栏
12-01 1062
本学习线路专为大学生设计，以“C/C++为根基、FFmpeg为核心工具”，从基础理论到工程实践再到商业落地，分三阶段递进，兼顾知识系统性与实战导向，全程抛开具体应用框架，聚焦音视频开发核心能力构建。
【办公软件学习】
qq_44901836的博客
12-03 503
办公软件学习技巧，解决办法
李沐学深度学习笔记序列模型
01-08
### 关于李沐深度学习笔记中的序列模型 #### 数据生成与预处理 为了研究序列模型，在实验中使用正弦函数加上一定量的可加性噪声来创建具有时间特性的数据集[^2]。这些数据的时间跨度设定为从1到1000个时间单位。 #### 输入输出关系构建 对于每一个时间点\(t\)，目标变量\(y_t\)被设置成等于当前时刻的特征值\(x_t\)；而输入向量\(x_t\)则由前\(\tau\)个时间步的数据组成，即\[x_t=[x_{t-\tau},...,x_{t-1}]\]。 #### 模型结构设计 采用了一个相对基础的设计——一个多层感知器(MLP)，它包含了两层全连接神经网络以及中间使用的ReLU作为激活函数，并利用均方误差(MSE)作为损失函数来进行优化过程。 ```python import torch.nn as nn class SimpleRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleRNN, self).__init__() self.hidden_layer_1 = nn.Linear(input_size * tau, hidden_size) self.relu_activation = nn.ReLU() self.output_layer = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out = self.hidden_layer_1(x.view(-1)) out = self.relu_activation(out) out = self.output_layer(out) return out ``` #### 训练流程概述 经过一系列迭代之后，该简单架构能够学会捕捉给定序列内部存在的模式并据此做出合理预测。 #### 预测性能评估 除了单步向前看之外，还探讨了如何实现更长远范围内的多步乃至K步外推能力测试。
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