时间序列预测 相关比赛和网站

最新推荐文章于 2024-08-20 22:38:59 发布
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这篇内容列举了关于时间序列预测的重要比赛和资源，包括知乎文章、M-Competitions、Kaggle比赛及解决方案、Wikipedia Traffic Data Exploration等。同时提到了阿里天池和印象盐城的数据竞赛，是学习和提升时间序列预测技能的好去处。

文章目录

时间序列预测 相关比赛和网站

  1. 有关时间序列的比赛 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32473353
  2. 时序人必知的竞赛：M-Competitions https://www.modb.pro/db/327350
  3. 时间序列预测方法汇总：从理论到实践（附Kaggle经典比赛方案） https://mp.weixin.qq.com/s/SGnRDPwK81pzaJKSgUzHYQ
  4. Kaggle Web Traffic Time Series Forecasting 1st place solution https://github.com/Arturus/kaggle-web-traffic
  5. Wikipedia Traffic Data Exploration https://www.kaggle.com/code/muonneutrino/wikipedia-traffic-data-exploration/comments
  6. 数据竞赛系列（重要通知）
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时间序列分析及预测库分享，学习网站汇总
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12-28 1547
1、时间序列预测库Prophet是facebook开源的python预测库，该库的api设计与sklearn很像，库的API相对简单： Prophet | Forecasting at scale. 2、PyFlux是一个专门为时间序列而开发的Python开源库，允许使用时间序列建模，并且已经实现了像GARCH这样的现代时间序列模型： Introduction — PyFlux 0.4.7 documentation 要下班了，以后再更新。。。 ​​​​​​ ...
时间序列预测比赛小结
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11-30 3923
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时序预测赛-学习笔记
郭某某(BirchKwok)的博客
08-20 485
DAY 1 时序预测赛学习笔记 比赛描述 数据概览 本次比赛数据为蚂蚁金服旗下产品的真实脱敏数据， 包括4个表： 用户基本信息数据 用户申购赎回数据 收益率表 银行间拆借利率表 其中，主表为用户申购赎回数据表，字段内容如下： 描述性信息如下： 时序学习 本次需要预测的时间序列为二元时间序列，输出预测结果为预测的purchase和redeem数值。 昨天和今天，主要对数据做描述性时序分析，探索数据的特征，准备特征工程。 描述性时序分析 描述性时序分析工作主要分为以下几点： 一、总体时间序
时间序列预测(上)
张俊红的个人博客
05-10 890
总第216篇/张俊红预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据（上），时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序...
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08-11
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time-series-prediction:天池时间序列预测比赛的回购-源码_transformer股票预测,时间序列预测比赛
04-11
2月22日打卡学习记录 一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，出了很多模型奇妙的bug最后还是好不容易在最后关头跑通了。。太难了我的天。 通过pycharm终端构建图像 ...后续思路是使用transformer来进行预测。
time-series-prediction:天池时间序列预测比赛的回购
03-21
2月22日打卡学习记录 一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，出了很多模型奇妙的bug最后还是好不容易在最后关头跑通了。。太难了我的天。 通过pycharm终端构建图像 ...后续思路是使用transformer来进行预测。
数学建模比赛-时间序列预测
02-17
数学建模比赛-时间序列预测
【时间序列】——数据竞赛中的时间序列预测
qq_37039382的博客
05-01 2129
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录内容介绍一、 时序预测介绍1、基本概念2、应用场景3、评价指标二、时间序列特性1.时间序列分解三、时序预测方法1、Arima2、Facebook Prophet3、树模型4、线性回归5、神经网络总结 内容介绍 本文内容整理自“深度之眼”《数据竞赛中的时间序列预测》课程，详情请咨
Kaggle时间序列预测相关比赛以及代码
qq_47997583的博客
09-11 2165
Kaggle上的时间序列预测比赛以及相关代码
时间序列预测方法汇总：从理论到实践（附Kaggle经典比赛方案）
lsxxx2011的专栏
04-24 2111
作者 | Light，学校 | 中国科学院大学知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/471014006编辑：Python数据科学大家好，我是东哥。分享一篇时间序列方法汇总的干货文章，理论、实践全包括，附案例和实战链接。时间序列是我最喜欢研究的一种问题，这里我列一下时间序列最常用的方法，包括理论和实践两部分。理论部分大多是各路神仙原创的高赞解读...
全国大学生数学建模比赛——时间序列（详细解读）
最新发布
weixin_66547608的博客
08-20 1525
绘制差分后数据的时序图，观察差分后的序列变化情况，此时的纵轴标签变为 “Sales (Differenced)”，标题也相应地变为 “Differenced Time Series of Sales”。分别绘制了原始数据的自相关图和偏相关图，设置滞后阶数为 9，通过这两个图可以初步分析时间序列的自相关性和偏自相关性，为选择合适的时间序列模型提供参考。输出模型的概要信息，包括模型的参数估计、标准误差、t 值、p 值等，这些信息可以帮助评估模型的有效性和可靠性。绘制了原始数据的时序图，设置了图形的大小为。
挑战杯参赛总结-时间序列预测
Che_Che_的博客
01-19 524
因为可以选择性忘记一些特征，过滤掉不需要的参数，这一点优化改进了循环神经网络（RNN）的缺点：因为记录所有时序输入，越近的输入对输出结果影响越大，离得远的被稀释，记得太多了可能反而就不准确了。它包含三个部分：自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分，用于建模数据的长期依赖、趋势和季节性。LSTM在训练时需要大量的数据，对于ARIMA，相对较少的历史数据样本也能提供可行的建模和预测结果，它不需要大量的样本数据来构建模型。LSTM可用于处理各种类型的数据，包括单变量时间序列和多变量时间序列。
时间序列竞赛技巧
qq_39777550的博客
12-12 1371
时间序列竞赛的炸榜技巧
google的web流量时间序列预测比赛总结
weixin_34032779的博客
11-19 552
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
从0梳理1场时间序列赛事！
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02-16 561
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：杰少，南京大学硕士本文基于2021 “AI Earth”人...
【时间序列预测 】M4
wujing1_1的博客
07-30 3585
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。
kaggle时间序列竞赛top方案汇总
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学姐带你玩AI的博客
08-02 1万+
时间序列预测作为机器学习中的一项常见的任务，应用场景非常广泛，比如电力能源、交通流量、股票价格、天气变化、疾病等预测，在各个领域中都具有非常重要的作用。我们遇到的很多预测问题其实都能看作是时序预测问题，在数据挖掘竞赛中，时间序列预测相关的竞赛也占了相当大的一部分。上次分享的是，感兴趣的同学点蓝字传送。
【天池时间序列】时间序列比赛提交
Arvil_star_liu的博客
02-25 286
由于我比较缺乏时间序列相关的知识，故本次只能按照群里的说明进行了Docker入门场的提交，我的学习笔记链接如下： https://blog.youkuaiyun.com/Arvil_star_liu/article/details/113922552 然后我又参考了群里同学的笔记，按照笔记提交了自己的比赛并且获得了成绩(虽然是负分) 总体来说这次参与让我对天池大赛的流程有了详细认识，希望自己可以恶补相关知识，争取下次比赛可以自己独立完成 ...
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