Orange3实战教程：时间序列---季节性调整

最新推荐文章于 2025-12-15 23:44:55 发布
最新推荐文章于 2025-12-15 23:44:55 发布
阅读量45 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 自然语言处理 机器学习 神经网络 数据挖掘 人工智能 深度学习 orange3中文版
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/150262631

季节性调整

将时间序列分解为季节性、趋势和残差成分。

输入

  • 时间序列：由 As Timeseries 小部件输出的时间序列。

输出

  • 时间序列：原始时间序列，附带额外的列：季节性成分、趋势成分、残差成分以及经过季节性调整的时间序列。

在这里插入图片描述

  1. 季节长度（例如，月度数据为12）。
  2. 时间序列的分解模型，可选择加法模型或乘法模型。
  3. 需要进行季节性调整的序列。

示例

在这里插入图片描述

另请参阅

Moving Transform

Orange3实战教程：时间序列---移动变换
err2008的专栏
08-05 1323
摘要： 移动变换组件用于对时间序列数据进行多种聚合计算。支持三种数据处理方式：1)滑动窗口平滑，可设置窗口宽度和输出选项；2)连续块聚合，可定义块大小和代表值选择；3)时间段聚合，可按年/月/日等单位或周期性时点分组。提供20余种聚合函数，包括各类均值、极值、统计量和特殊移动平均等。典型应用场景包括股票数据平滑（如5日移动平均线）和跨时间段汇总（如年度数据聚合）。组件可与折线图、数据表等可视化工具配合使用，支持保留原始数据或仅输出计算结果。
Orange3实战教程：时间序列---周期图
err2008的专栏
08-06 103
周期图分析工具摘要 周期图(Periodogram)是用于分析时间序列周期性和季节性的可视化工具。它能够识别时间序列中最显著的周期性特征。该工具支持两种数据处理方式：直接读取文件数据或接收"转为时间序列"小部件的输出。对于非等间距时间序列，采用Lomb-Scargle方法进行计算。应用示例展示了如何使用雅虎财经数据绘制亚马逊股票6年期的周期性图表，帮助用户直观理解数据中的周期性规律。相关功能还可参考"相关图(Correlogram)"小部件。
Orange3 实战教程 总目录
err2008的专栏
03-28 1257
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 572
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
金融建模实战：Altman Z-score与风险评估模型
gitblog_00100的博客
08-25 1123
金融建模实战：Altman Z-score与风险评估模型 【免费下载链接】python-training Python training for business analysts and traders 项目地址: https:...
时间序列分析实用指南：从基础到实战的关键技巧
neweastsun的专栏
03-24 1687
时间序列分析的核心在于理解数据的动态规律，并通过模型将其转化为可解释的预测结果。从识别趋势与季节性、确保数据平稳性，到选择ARIMA或Prophet等模型，每一步都需结合理论与工具验证。建议行动使用Python库（pmdarima）复现经典模型。参与Kaggle时间序列竞赛（如“Store Sales预测”），积累实战经验。持续关注领域进展（如深度学习模型LSTM在时序预测中的应用）。通过系统学习与实践，时间序列分析将成为您解决复杂预测问题的强大工具。延伸资源。
用Python实现时间序列模型实战——Day 3: 时间序列数据预处理
qq_41698317的博客
08-28 2385
通过这些预处理步骤，我们能够将原始的非平稳时间序列转化为平稳序列，从而为后续的时间序列建模（如 ARIMA 模型）奠定基础。差分后的数据不再表现出明显的趋势，变得更加平稳，适合进一步的时间序列建模。：使用 12 个月的窗口计算的 SMA 平滑了数据，使得趋势更加明显，同时保留了数据中的季节性成分。差分运算是时间序列平稳化的一种方法，通过计算相邻时间点的差值来消除序列中的趋势和季节性成分。：差分后的序列消除了线性趋势，数据围绕零上下波动，说明差分操作有效地去除了趋势成分。
python 实战案例 ：SARIMA 时间序列预测示例
weixin_47139678的博客
03-24 623
Matplotlib 默认使用的字体可能不支持中文，导致图表中的中文标题、标签显示为方块或乱码。执行代码后，生成的图表将正确显示中文标题，A 列将包含预测值及置信区间。模型进行时间序列预测，并结合 Matplotlib 进行结果可视化。：表示非季节性部分的 (AR=1, 差分=1, MA=1)。在代码中手动指定支持中文的字体，并解决负号（进行按天重采样并前向填充，确保数据连续。：表示季节性周期为 7（如每周）。：只绘制时间序列，不进行预测。进行未来 5 天预测。：展示预测结果，并用。（可能需要手动安装）
Qwen-Image支持时间维度描述，如清晨黄昏
weixin_36184718的博客
12-03 745
Qwen-Image通过MMDiT架构和光照先验建模，首次实现对‘清晨’‘黄昏’等时间语义的精准理解与还原，将时间转化为可计算的视觉条件，提升文生图的光影真实感与场景一致性。
GPT-Neo：开源大型自回归语言模型的实现与影响
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-15 607
GPT-Neo是人工智能开源运动中的一个里程碑式项目。它成功地回应了业界对GPT-3闭源策略的关切，通过社区协作的方式，证明了构建大规模、高性能开源语言模型的可行性。虽然在绝对性能上未能超越规模最大的私有模型，但GPT-Neo及其衍生模型在性价比、可访问性和可定制性方面具有无可比拟的优势。它不仅在多项基准测试中展现了强大的竞争力，更通过实际研究案例证明了自己作为下游任务基石的实用价值。更重要的是，GPT-Neo为整个研究社区注入了活力，推动了透明、协作的AI发展范式。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 自注意力机制（Self-Attention）原理介绍
java1234的博客
12-10 414
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 自注意力机制（Self-Attention）原理介绍
AI核心知识46——大语言模型之DPO（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-10 781
DPO（直接偏好优化）是一种革命性AI训练技术，通过简化RLHF流程实现高效对齐。它摒弃了奖励模型和强化学习环节，直接利用人类偏好数据调整模型参数，将复杂问题转化为分类损失问题。相比传统RLHF，DPO具有复杂度低、稳定性高、速度快等优势，效果可媲美甚至超越PPO。其衍生算法如KTO、IPO等进一步优化了数据需求与训练效率。DPO大幅降低了AI对齐的技术门槛，推动开源社区涌现大量高质量微调模型，成为当前大模型训练的关键技术突破。
基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
12-15 643
本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。
自然语言处理容易混淆知识点(二)BERT和BERTopic的区别
echo的博客
12-15 563
BERT是Google提出的预训练语言模型，用于生成上下文感知的文本向量表示，适用于各类NLP任务。BERTopic则是基于BERT等嵌入模型的主题建模框架，通过模块化流程（嵌入→降维→聚类→表示）实现文档主题发现。两者的关系类似"引擎与整车"：BERT提供基础语义理解能力，BERTopic组织完整分析流程。虽然名称相关，但BERTopic可兼容多种嵌入模型，二者既可独立使用也可协同工作，分别服务于语言表示学习和文本挖掘两大目标。
xcode也有了自己独有的Ai本地大语言模型支持了
12-12 271
Xcode现支持下载2G本地大语言模型实现代码提示功能。虽然其智能程度和响应速度不及GitHub Copilot for Xcode，但优势在于完全免费。相较而言，GitHub Copilot虽提供免费额度但有限，用户可通过开通学生账号或升级Pro版获取更多使用权限。该功能为开发者提供了一个经济实惠的代码辅助工具选择。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 层归一化（Layer Normalization）详解以及算法实现
java1234的博客
12-12 297
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 层归一化（Layer Normalization）详解以及算法实现
【自然语言处理】自然语言理解的分层处理机制与程序语言编译器的对比研究
2401_84149564的博客
12-10 1537
本文对比分析了自然语言处理（NLP）系统与程序语言编译器的分层处理机制。NLP系统处理自然语言的模糊性和歧义性，分为词法分析（处理分词歧义）、句法分析（构建依存树）和语义分析（理解真实意图）三个层次。编译器则处理形式化语言的严格规则，包括词法分析（识别固定token）、句法分析（构建AST）和语义分析（类型检查）。两者的根本差异源于自然语言为人类沟通设计（模糊灵活）而程序语言为计算机设计（精确严格）。
授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析
智能图像识别
12-12 761
摘要：授权委托书识别技术利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析，通过OCR和NER技术精准提取关键字段，准确率达98%以上。该系统具备批量处理、自适应学习、风险预警等功能，处理效率较人工提升数十倍，已广泛应用于政务、金融、法律等领域。该技术不仅大幅提升业务办理效率，还通过本地化部署确保数据安全，正推动多行业数字化转型，未来将与区块链等技术进一步融合，构建更完善的数字化授权解决方案。（149字）
CoOp：Visual-Language Model从静态模板到动态学习新范式
franktaoge的博客
12-10 1070
且追求在已知类别上的。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

err2008

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值