时间序列建模分析------M4时间序列预测分析

最新推荐文章于 2025-06-05 15:15:03 发布

HugeChili

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文章标签： python 数据分析数据挖掘人工智能神经网络算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HugeChili/article/details/145929479

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详解基于 LightGBM 与傅里叶基函数的 LazyProphet 原理和实践 | 快速做单变量时间序列预测

叶庭云成为自己的光

10-13

2608

详解基于 LightGBM 与傅里叶基函数的 LazyProphet 原理和实践 | 快速做单变量时间序列预测

构建具有时间序列预测能力的AI Agent

AI天才研究院

03-21

892

时间序列预测在众多领域有着广泛的应用，如金融市场预测、气象预报、工业生产调度等。构建具有时间序列预测能力的AI Agent可以自动化地对时间序列数据进行分析和预测，提高预测的准确性和效率。本文的范围涵盖了从核心概念的介绍、算法原理的讲解、数学模型的推导，到项目实战的代码实现，以及实际应用场景的分析等方面，旨在为读者提供一个全面的构建具有时间序列预测能力的AI Agent的技术指南。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，包括时间序列、AI Agent等概念的原理和架构；

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【时间序列预测】M4

wujing1_1的博客

07-30

2995

M4竞赛延续了前三届M竞赛，其目的是从经验证据中学习如何提高预测精度，以及如何利用这种学习来推进预测的理论和实践。M4的目的是通过以下方式复制和扩展前三届比赛：(a)显著增加系列的数量，(b)扩大预测方法的数量，©在评估过程中包括预测间隔和点预测。本文详细介绍了M4的各个方面，包括它的组织和运行、结果的介绍、总体上和按类别划分的最优秀的方法、它的主要发现及其含义，以及各种方法的计算要求。最后，总结了该系列的主要结论，并期望该系列将成为评价新方法和改进预测实践的试验场，同时也提出了该领域的一些前进方向。

【深度学习】神经网络时间序列预测PyTorch-Forecasting

fengdu78的博客

06-08

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PyTorch-Forecasting[1]使用神经网络的时间序列预测对数据科学工作者和研究人员来说都很简单。为什么准确的预测如此重要？预测时间序列在很多情况下都很重要，与机器学习从业者高度相关。以需求预测为例，许多用例都源于此。几乎每个制造商都会从更好地了解他们产品的需求中受益，以优化生产数量。生产不足，你将失去收入，生产过剩，你将被迫以折扣价格出售多余的产品。非常相关的是定价，它基本上是一种需...

神经网络时间序列预测PyTorch-Forecastin！

数据派THU

07-06

1731

来源：数据STUDIO 深度学习初学者本文约5200字，建议阅读8分钟本文为你介绍了神经网络时间序列预测PyTorch-Forecastin。PyTorch-Forecasting[1]使用神经网络的时间序列预测对数据科学工作者和研究人员来说都很简单。为什么准确的预测如此重要？预测时间序列在很多情况下都很重要，与机器学习从业者高度相关。以需求预测为例，许多用例都源于此。几乎每个制造商都会从更好...

时间序列 - 论文笔记本

银晗的学习博客

09-11

1805

关于时间序列，我的一点学习和阅读论文的笔记

使用大模型进行时间序列预测

python1222_的博客

06-13

2692

今天想聊聊这周一篇关于使用语言模型进行时间序列预测的工作，这个工作的主要亮点有四个:首先提出的Chronos框架将时间序列通过缩放和量化转换为token序列，从而可以直接使用语言模型架构(如T5, GPT-2等)来建模时间序列，不需要对模型架构做任何修改。这种将回归问题转化为分类问题的思路在之前的工作中很少见。其次作者使用了一个大规模的异构时间序列数据集进行预训练。除了公开数据集还引入了数据增强技术TSMix和基于高斯过程的合成数据生成方法KernelSynth。提高了模型的泛化能力。

【阅读笔记】PSA-GAN PROGRESSIVE SELF ATTENTION GANS FOR SYNTHETIC TIME SERIES

coderge's 优快云 Blog.

05-31

1294

CCF none ， ICLR2022 Paul J , Michael B S , Pedro M , et al. PSA-GAN: Progressive Self Attention GANs for Synthetic Time Series[J]. 2021. PSA-GAN：合成时间序列的渐进式自注意机制GAN 文章目录代码概述1 Introduction2 RELATED WORK3 MODEL问题定式化Spectral Normalised Residual Self-Att.

【时间序列预测】ESRNN

博观约取，厚积薄发

06-10

2884

本文介绍了 M4预测比赛的获奖作品。该提交利用了一个动态计算图神经网络系统，使标准指数平滑（ Exponential Smoothing-ES）模型与先进的 LSTM 网络混合到一个共同的框架。结果是一种混合层次预测方法。关键词:预测比赛，M4，动态计算图，自动微分，LSTM网络，指数平滑在过去的几十年里，神经网络(NNs)以及其他机器学习(ML)算法在各个领域取得了显著的成功，其中包括图像和语音识别、自然语言处理(NLP)、自动驾驶汽车和游戏(Makridakis, 20

时间序列结构变化分析：Python实现时间序列变化点检测

deephub

09-08

5166

时间序列常常受到结构变化的影响，这些变化会显著改变序列的统计分布特性。结构变化可能发生在均值或方差上，并且可能是永久性的或暂时性的。准确识别变化的性质对于选择适当的处理方法至关重要。现代统计和机器学习提供了多种变化点检测方法，如CUSUM和PELT算法。这些方法在kats和ruptures等Python库中都有实现，为实践应用提供了便利。对于检测到的变化点，可以采用多种处理策略。差分法和引入虚拟变量是处理均值变化的常用方法，而对于更复杂的情况，可以考虑使用区制转换模型。

集成时间序列模型提高预测精度

deephub

03-14

5575

在这篇文章中，我展示了在时间序列上下文中集成模型的力量，以及如何使用不同的模型在时间序列上获得更高的精度。作者：Michael Keith。

时间序列示例的数据集.rar

06-08

总结来说，这个“时间序列示例的数据集”为我们提供了一个实践时间序列分析和建模的机会，我们可以从中学习到如何处理和分析随时间变化的数据，探索其内在规律，并建立准确的预测模型。无论是对于初学者还是经验丰富...

【减法网络】Minusformer：通过逐步学习残差来改进时间序列预测

liangdaojun的博客

06-17

1525

该论文详细解释了时间序列预测存在的过拟合问题，并提出了使用深度减法网络（集成学习）来缓解过拟合现象。论文思路清晰、观点新颖，值得推荐！

PAT-乙级JAVA题解(更新中...)

qq_49695680的博客

06-04

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NSSCTF [LitCTF 2025]test_your_nc

2401_88087539的博客

06-03

620

pwn新手小白，写完题后整理的一点点思路，有借鉴其他wp，有任何问题各位师傅可以提出，接收批评指正

Java 中实现线程的创建和启动

2301_80215285的博客

06-04

918

在Java中，创建线程和启动线程是两个关键步骤。必须调用start()而非直接调用run()，因为start()会触发JVM创建新的调用栈并交由操作系统管理，实现真正的异步执行。直接调用run()仅会在当前线程同步执行方法。start()使线程进入可运行状态，符合线程生命周期规范，并能利用多核CPU实现并行计算。正确区分两者对多线程编程至关重要，只有通过start()才能发挥线程的并发优势。

使用C++调用python库

Ring__Rain的博客

06-04

222

1、将A电脑的"D:\Python\Python310"文件夹，直接拷贝到"D:\Python\Python310"；1、先安装python310的安装包；安装到"D:\Python\Python310"注意：记住要在path的前面，前面不能有其他路径的python，后面有无所谓；注意：记住要在path的前面，前面不能有其他路径的python，后面有无所谓；2、配置系统环境变量；2、配置系统环境变量；如果运行代码报错：则执行下面的操作；

Pydantic，Field和Annotated

最新发布

qq_43499921的博客

06-05

750

Annotated是基础：它是由 Python 核心提供的、用于在类型提示中附加任意元数据的标准机制/容器。它本身不关心元数据是什么，也不执行任何操作。Field是元数据内容: Pydantic (或) 定义的Field对象是一种具体的元数据。它包含了关于字段如何验证、如何设置默认值、如何序列化等的详细配置信息。Pydantic是消费者和执行者: Pydantic 库使用Annotated来发现并提取附加到类型上的Field对象（或其他 Pydantic 特定元数据）。然后，Pydantic解释这些。

【oobabooga 本地AI模型搭建】

开心就好了啦

06-05

674

用于大型语言模型的 Gradio Web UI。其目标是成为文本生成的。

时间序列预测数据集基本知识

03-08

### 时间序列预测数据集概述 #### 定义与特点 时间序列预测涉及对未来某个时间段内变量值的估计，基于历史观测到的数据点。这类数据具有特定的时间戳标记，并按照时间顺序排列。对于有效的建模而言，高质量的时间序列数据至关重要。 #### 数据集特性 - **连续性**：理想情况下，时间间隔应保持一致，即每两个相邻样本之间的时间差相等。 - **周期性和趋势成分**：许多实际世界的现象表现出季节模式或长期增长/下降的趋势[^1]。 #### 主要类型根据应用场景的不同，可以区分多种类型的时间序列数据集： - **单一领域专用型** 这类数据通常来自某一具体行业或研究方向，例如金融市场中的股票价格变动记录、电力消耗量统计或是天气预报所需的温度湿度测量值等。 - **跨域综合型** 如文献中提到，在构建Chronos项目时所使用的异构时间序列数据库就包含了多个行业的资料集合，像M3、M4以及UCI机器学习库里的资源，它们跨越了诸如财经、运输物流、气候监测乃至零售业等多个方面[^2]。 #### 获取途径获取适合做时间序列分析的数据源有几种常见方法： - **官方机构发布** 政府部门、国际组织经常公布各类经济指标、社会统计数据，这些都是宝贵的研究素材； - **在线平台共享** Kaggle、GitHub等网站上有众多爱好者上传的真实案例及其关联文件可供下载； - **学术界贡献** 大学教授带领团队整理并开放了一些经典测试集供同行交流探讨，比如前述提及的一些知名竞赛系列(M3/M4)。 ```python import pandas as pd url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/daily-minimum-temperatures.csv' dataframe = pd.read_csv(url, header=0, index_col=0, parse_dates=True) print(dataframe.head()) ``` 此段Python代码展示了如何从网络加载一个简单的时间序列CSV文件，并打印前几行作为示例展示。