时间序列算法总结：多变量模型

已于 2022-11-15 22:30:14 修改
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分类专栏： 时间序列 python 文章标签： 算法 python 时序预测
于 2022-11-15 22:27:42 首次发布
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🌮开发平台：jupyter lab

🍖运行环境：python3、TensorFlow2.x

-------------------------------------------------------------------------------------------- 总结 --------------------------------------------------------------------------------------
１.时间序列算法总结：单变量模型（后续有机会会进行详细的补充）
２.时间序列算法总结：多变量模型(修改中。。。)

时间序列算法总结：单变量模型

１．线性回归Linear

（1）移动平均是一种简单平滑技术，他是通过在时间序列上逐项推移取一定项数的均值，来表现指标的长期变化和发展趋势。
（2）描述的是自回归模型部分的累计误差。
链接1: 金融时间序列分析：7. MA滑动平均模型
链接2: 金融时间序列分析：8. MA模型实例（Python）

２．K邻近算法knn

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统计：多变量时间序列分析 — VMA、VAR、VARMA
gongdiwudu的专栏
08-05 3073
多变量时间序列是一个在大学课堂上经常被忽视的话题。然而，真实世界的数据通常具有多个维度，我们需要多变量时间序列分析技术。在这篇博客中，我们将通过可视化和 Python 实现 [1] 了解多变量时间序列概念。我假设读者已经知道单变量时间序列分析。如果没有，你可以参考我之前的博客[2]。
​多变量时间序列分析：从特征工程到模型构建
Programming Talk
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接下来，我们定义一个多变量LSTM模型，并使用DeepSeek进行训练。# 定义多变量LSTM模型Dense(1)])# 初始化多变量LSTM模型# 编译模型# 训练模型# 定义多变量Transformer模型# 多头自注意力层# 残差连接和层归一化# 前馈神经网络# 残差连接和层归一化# 全局平均池化# 输出层# 初始化多变量Transformer模型# 编译模型# 训练模型本文详细介绍了如何处理多变量时间序列数据，包括特征工程、模型构建以及优化策略。
时间序列分析实战（七）：多个变量的ARIMA模型拟合
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02-28 3583
为研究国民生产总值与货币供应量及利率的关系。现收集到1954年1月至1987年10月M1货币量对数序列，美国月度国民生产总值对数序列，以及短期利率和长期利率序列，部分数据见表1。该篇文章主要对四个序列分别研究其单整性及按照实际情况拟合ARIMA模型，后续将研究研究这些变量的格兰杰因果关系及协整关系。
时间序列预测----(基于多变量深度模型)
Tian_CMCC
11-16 1万+
1. 什么是多变量时序预测： 多变量时间序列预测问题可以被理解为，利用历史时刻的各项数据来预测下一个时刻的目标数据。 2. 实验数据集： 在本文中，我使用了北京市空气污染历史监测数据集来进行时序预测实验，那么时序预测任务则是利用过去一段时间所记录的温度、气压、风速以及空气污染程度等数据来预测下一时刻的空气污染程度。 数据集下载地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Beijing+PM2.5+Data 数据来源自位于北京的美国大使馆在2010年至2014年共5
多变量时间序列、预训练模型和协变量
liuhaikang的博客
06-14 8846
本笔记可作为以下内容的教程： 在多个时间序列上训练单个模型 使用预训练模型来获得训练期间看不到的任何时间序列的预测
PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）
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时间序列算法总结：单变量模型
d_eng_的博客
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【时间序列预测】基于ScoreGrad的多变量概率时间序列预测：连续能量生成模型的实现与分析（含详细代码及解释）
最新发布
07-09
内容概要：本文介绍了ScoreGrad，一个基于连续能量生成模型的多变量概率时间序列预测框架。ScoreGrad通过时间序列特征提取模块和基于条件随机微分方程（SDE）的分数匹配模块，实现迭代求解反向时间SDE完成预测。相比...
基于集成模型LSboost算法的多变量时间序列预测及其Matlab代码实现
05-31
内容概要：本文详细介绍了基于集成模型的LSboost算法在多变量时间序列预测中的应用。首先阐述了时间序列预测的重要性和复杂性，特别是多变量时间序列预测需要综合考虑多个相关变量的影响。接着，文章解释了LSboost...
多变量时间序列预测: Python实现SCNGO-CNN-Attention模型及其应用
02-11
内容概要：本文详细介绍了基于SCNGO优化的CNN-Attention模型，该模型用于多变量时间序列预测。首先，文中讲解了该项目的背景，指出了时间序列预测的重要性和难点。接着，文章详述了该预测系统的组成部分，包括使用...
时间序列分析：单变量与多变量方法
04-25
介绍了单变量和多变量的时间序列分析的建模、定阶方法。多变量时间序列也称向量时间序列。
时间序列分析：单变量和多变量方法 第2版
04-09
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多元时间序列建模
03-23
文档详细介绍了多元时间系列的建模方法，可对初学者提供参考。
多变量时间序列预测——简单学习记录笔记
fancywxq的博客
12-04 5834
多变量时间序列预测是指同时预测多个相互依赖的变量的未来值，给定它们的历史值和可能的其他相关因素。这种预测技术常用于金融、经济、天气预报和销售预测等各个领域。 在多变量时间序列中，有两个或更多的变量在特定时间段以固定时间间隔被观察和记录。每个变量的值都与时间戳或时间索引相关联。多变量时间序列预测的目标是建立这些变量之间的关系和依赖性，并对它们的未来值进行预测。
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m0_59257547的博客
08-08 2010
多变量时间序列数据生成模型基于生成对抗网络（GAN）的能力，能够在不泄露真实数据隐私的前提下生成相似的合成数据。本文介绍了一种用于生成多变量时间序列数据的GAN模型。
时间序列分析|LSTM多变量时间序列预测
帅帅de三叔
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Merlion笔记（三）：多变量时间序列预测
m0_56676945的博客
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在许多情况下，通过提供这些变量的未来值以及过去值，我们可以获得更好的预测。这些变量可以是与目标变量相关的外部因素，通常可以提高模型的预测性能。在多变量时间序列预测中，可以将外生回归变量作为输入，帮助模型捕捉到更多的信息，从而改善预测结果。在这里，我们的任务是预测每周的销售额。我们希望我们的模型能够考虑可能影响消费者需求的变量（例如温度、消费者价格指数和失业率），因为对这些变量的了解可以提高销售预测的质量。在这里，我们先在训练数据上训练初始模型，然后使用滑动窗口的方法获取模型在训练数据上的预测结果。
Python——多变量时间序列的建模与预测
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Python——多变量时间序列的建模与预测，VAR、VARMA模型的建模与预测。
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