时间序列预测

最新推荐文章于 2024-12-26 16:16:18 发布
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分类专栏： 机器学习
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0时间序列

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1灰色预测GM时间序列预测

https://blog.youkuaiyun.com/qq_30091945/article/details/54379922

2、基于小波变换的时间序列预测

https://blog.youkuaiyun.com/zhaoyuxia517/article/details/78005713

https://wenku.baidu.com/view/22660fdc85868762caaedd3383c4bb4cf7ecb722.html

3、经验模态分解（EMD）方法的python实现

https://blog.youkuaiyun.com/weijifen000/article/details/80076607

4、SVR预测第二天开盘趋势和股价的正负统计分析

https://www.jianshu.com/p/d937697595d9

5、RNN实现股票预测实战

https://blog.youkuaiyun.com/buptgshengod/article/details/78880941

https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/07/08/predict-stock-prices-using-RNN-part-1.html

深度学习时间序列预测：使用GRU算法构建多变量时间序列预测模型
ByteWhiz的博客
09-05 622
时间序列预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和模式。其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种经常被使用的RNN变种，它能够捕捉序列中的长期依赖关系，并用于时间序列预测任务。在本文中，我们将使用Python编程语言和深度学习库来构建一个基于GRU算法的多变量时间序列预测模型。在实际应用中，我们可以根据需要调整模型的参数和架构，例如增加更多的GRU层或使用更复杂的网络结构。通过这个模型，我们可以预测未来时间步长的值，以帮助我们做出更准确的决策。
kNN_predict.zip_KNN 预测_knn预测算法_predict_时间序列算法_时间序列预测
07-15
采用K近邻算法预测时间序列的源代码，希望对大家能有所帮助。
时间序列预测（1）-什么是时间序列预测
weixin_39107270的博客
04-13 5966
时间序列基础 1 概述 什么是时间序列？ 时间序列是按时间的先后顺序排列的⼀串数值。 以上描述，是时间序列⼀个⽐较直观的感受。从严格的数学意义上来讲，我们把时间序列 看成了⼀串随机变量。 (X1, X2, ⋯ , Xt)每⼀个 Xi 都代表了⼀个随机变量（注意这⾥和机器学习问题的区别P(Y|X)）。⼀个随机变量⼀般需要采样到多次才能⽐较好的估计这个随机变量的⼀些性质。但对于时间序列问题，我们只能采样到⼀次（因为历史不可回溯，也就是观察到它的值⼀次），采样到的就 是时间序列的观察值。这⼀条观察值形成的序列，也
15种时间序列预测方法总结(包含多种方法代码实现)
datayx的文章
04-29 3130
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????在这篇文章中，我们将深入探讨时间序列预测的基本概念和方法。我们将首先介绍单元预测和多元预测的概念，然后详细介绍各种深度学习和传统机器学习方法如何应用于时间序列预测，包括循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）、Transformer、自回归模型（AR）、状态空间模型、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等。我们还会讨论这些方法在单元预测和多元...
时间序列预测——GRU
热门推荐
行者无疆的博客
04-15 1万+
  本文展示了使用GRU进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立GRU模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。   本文使用的数据集在本人上传的资源中，链接为mock_kaggle.csv import pandas as pd import numpy as np import math from matplotlib import pyplot as plt from
关于时间序列预测的一份介绍
最新发布
2301_79096986的博客
12-26 831
时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法，用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。在这篇文章中，我就将介绍有关时间序列预测有关的东西，具体将包含其有关的概念、预测过程以及相关模型简介。
时间序列预测数据时间序列预测数据
05-17
时间序列预测是数据分析领域中的一个重要话题，特别是在诸如金融、气象学、工业生产、网络流量监控等领域，它被广泛用于预测未来的趋势和模式。在给定的压缩包文件中，我们有若干个与时间序列预测相关的文件，特别是...
基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测python源码+数据集
10-29
LSTM时间序列预测python源码+数据集基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测python源码+数据集基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测python源码+数据集基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列...
MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）
10-14
在本资源中，我们主要探讨的是使用MATLAB实现CNN-LSTM模型进行时间序列预测的方法。CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）是深度学习领域中的两种重要模型，它们在处理时间序列数据，特别是序列的特征提取和...
MATLAB实现BP神经网络时间序列预测（完整源码和数据）
10-19
标题中的“MATLAB实现BP神经网络时间序列预测”是指使用MATLAB编程语言，构建并运行一个基于BP（Backpropagation）神经网络的模型，来对时间序列数据进行预测。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，它通过反向...
Python实现KNN时间序列预测（完整源码和数据)
04-08
1.Python实现KNN时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+
GRU.py_gru_时间序列预测_时间序列_GRU时间序列_序列预测_
10-04
时间序列预测，利用GRU模型预测客流、车流时间序列
基于KNN回归的短时交通流预测
03-27
基于KNN回归的短时交通流预测
深度学习代码实战——基于RNN的时间序列拟合（回归）
12-21
1.前言 循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列型的数据,循环神经网络能达到更好的效果.接着我将实战分析手写数字的 RNN分类 2.导入模块、定义超参数 import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) TIME_STEP = 10 INPUT_SIZE = 1 LR = 0.02 3.数据准备且打印拟合目标 我们要用到的数据就是这样的一些数据, 用 sin 的曲线预测出 cos 的曲线，也即用sin拟合cos steps =
补充5 供应链中的需求预测(一)时间序列预测法
weixin_56917624的博客
04-30 1万+
当需求突然减少(如发生经济危机时)或急剧增加是的历史数据丧失相关性时，TS也可能增大。如果需求突然减少，那么在进行预测时就要增大当前数据的权重，提高预测的响应性。麦克莱恩建议，在使用指数平滑法进行预测时采用“α值递减”的方法。
时间序列预测：用电量预测 02 KNN（K邻近算法）
d_eng_的博客
09-17 3186
🌮开发平台：jupyter lab 🍖运行环境：python3、TensorFlow2.x
【GRU回归预测】基于门控循环单元结合集成学习GRU-Adaboost实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
Matlab_dashi的博客
07-31 361
在现实世界中，许多问题需要对时间序列数据进行预测，例如股票价格预测、天气预报、销量预测等等。传统的预测方法往往难以处理时间序列数据的复杂性，例如非线性、时间依赖性等。近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）在时间序列预测方面取得了显著的成果。门控循环单元（GRU）作为RNN的一种变体，因其结构简单、性能优异，而被广泛应用于时间序列预测领域。然而，单个GRU模型在面对复杂的时间序列数据时，预测精度可能受到限制。
【Python时序预测系列】基于TCN-Bi-LSTM-Attention实现单变量时间序列预测（案例+源码）
数据杂坛
08-28 826
基于TCN-Bi-LSTM-Attention实现单变量时间序列预测（案例+源码）
深度解析时间序列预测技术
资源摘要信息:"时间序列预测.zip" 时间序列预测是数据分析的一个重要分支，主要关注通过历史时间点上的数据来预测未来的数据趋势。时间序列预测广泛应用于金融市场的股票价格预测、气象变化预测、经济指标的预测、...
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