boost时间操作

本文演示了如何使用C++中的boost库来创建、转换和计算日期与时间,包括从ISO字符串创建日期、将日期转换为ISO字符串、日期间的加减运算以及使用posix_time库进行更精确的时间操作。
#include "iostream"
#include "boost/date_time.hpp"
#include "boost/thread/thread.hpp"
using namespace boost::gregorian; 
using namespace boost::posix_time;
using namespace std;

int main(){
	//gregorian(公立) 日期类型 精确到天
	//构造函数
	date today(2014,3,12);
	date local_today(day_clock::local_day());
	date universal_today(day_clock::universal_day());

	//字符和日期之间的转换
	cout << today << endl;
	cout << to_iso_string(today) << endl;
	cout << local_today << endl;
	cout << universal_today << endl;

	cout << "day_of_year:" << local_today.day_of_year() << endl; 
	cout << "day_of_week:" << local_today.day_of_week() << endl; 
	cout << "month:"       << local_today.month() << endl;
 
	//日期计算
	date tomorrow = today + date_duration(1); //最小单位1天
	cout << "today:" << today << " tomorrow:" << tomorrow << endl;
	
	cout << from_string("2014/03/12") << endl;
	cout << from_undelimited_string("20130312") << endl;

	//posix_time 时间类型 能精确到微秒
	//构造
	ptime now(today,hours(18)+minutes(10)+seconds(0));
	ptime local_now(second_clock::local_time()); 

	cout << "now : " << now << " length:" << to_iso_string(now).length() << endl;
	cout << "local_now : " << local_now << endl;

	//遍历
	time_iterator titr(now,hours(1)); 
	for (; titr < now+hours(24); ++titr) {
		std::cout << (*titr) << std::endl;
	}

	return 0;
}

### 使用CatBoost进行时间序列预测 对于时间序列预测任务,使用CatBoost的关键在于如何准备数据以及设置模型参数以适应时间依赖性。由于CatBoost能够很好地处理分类变量并提供强大的预测能力[^1],这使得它成为一种适用于多种场景的有效工具。 #### 数据预处理 为了使CatBoost更好地应用于时间序列预测: - **创建滞后特征**:通过引入过去的时间步作为新特征来捕捉时间模式。 - **滑动窗口方法**:定义一个固定大小的历史时间段作为输入特征集的一部分。 - **日期属性提取**:从时间戳中分离出年份、月份、星期几等信息作为额外的类别型特征。 这些操作可以帮助算法更有效地识别潜在的趋势和周期特性。 #### 参数调整建议 考虑到时间序列特有的自相关性和可能存在的季节效应,在训练过程中应特别注意以下几点配置选项: - `iterations`:增加迭代次数有助于提高拟合精度; - `learning_rate`:适当降低学习率可防止过拟合; - `depth`:控制树的最大深度,平衡复杂度泛化能力之间的关系; - 启用内置正则化机制如L2正则项(`l2_leaf_reg`)或随机采样比例(`subsample`),从而增强稳定性。 此外,利用交叉验证评估不同超参组合的效果也是十分必要的。 #### Python代码示例 下面是一个简单的例子展示如何基于pandas库读取CSV文件中的时间序列数据,并应用上述提到的技术构建CatBoost回归器来进行未来值预测。 ```python import pandas as pd from catboost import CatBoostRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 data = pd.read_csv('time_series_data.csv', parse_dates=['date']) data.set_index('date', inplace=True) # 创建滞后特征和其他辅助列 for lag in range(1, 7): # 假设我们考虑最近六天的数据 data[f'lag_{lag}'] = data['value'].shift(lag) data['month'] = data.index.month data['day_of_week'] = data.index.dayofweek # 删除含有缺失值的行(由shift产生的) data.dropna(inplace=True) # 准备训练测试集划分 features = ['lag_1','lag_2','lag_3','lag_4','lag_5','lag_6', 'month','day_of_week'] target = 'value' X_train, X_test, y_train, y_test = \ train_test_split(data[features], data[target], test_size=0.2, shuffle=False) # 初始化并训练模型 model = CatBoostRegressor(iterations=1000, learning_rate=0.05, depth=8, l2_leaf_reg=3, verbose=500) model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test) print(predictions[:10]) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
实付
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