时间序列分析 | Python时序数据滑动窗口和时间穿越问题分析

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分类专栏： 时间序列分析（Python） 文章标签： 数据挖掘 时间序列 数据分析 时序特征
于 2022-06-12 16:02:14 首次发布
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本文介绍了时间序列分析的基础知识，包括滑动窗口统计和时间穿越问题的影响。滑动窗口用于分析数据变化趋势，而时间穿越可能导致模型过拟合。时间序列分析关注趋势、季节性、周期性和随机噪声，适用于短期预测。理解数据的平稳性对于选择合适的预测方法至关重要。

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时间序列分析 | Python时序数据滑动窗口和时间穿越问题分析

目录

基本介绍

时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同类的，要求具有可比性。简单的来说，就是按照时间为索引的数据列。

  • 对时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，基于规律构建时间序列模型，进行样本预测。
  • 那么对于时序数据，我们通常会去分析数据的极值，中值，偏差，方差，同比，环比以及数据的周期性等特点，从而去总结数据的一些特征，进而对数据有一个大致的认识。
  • 同时，我们还可以使用滑窗统计，即按照时间的顺序对每一个时间段的数据进行统计，从而得到每个时间段内目标体现的特征，进而从连续的时间片段中，通过对同一特征在不同时间维度下的分析，可以得到数据的变化趋势。
    1
    从上图可以看出，滑动窗口便是按照将目标值按照时间进行排序，接着划定每个窗口长度以及大小，计算每个窗口内的特征，便
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时间序列数据处理：掌握基本技巧与实例
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时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列数据点。这些数据点可以是按照任何时间间隔采样的，例如每秒、每分钟、每小时、每天等。时间序列数据的一个关键特点是，数据点之间的顺序是重要的，因为它影响了我们可以从数据中得出的洞察。
Python时间序列–滑动窗口（三）
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滑动窗口 滑动窗口就是能够根据指定的单位长度来框住时间序列，从而计算框内的统计指标。相当于一个长度指定的滑块正在刻度尺上面滑动，每滑动一个单位即可反馈滑块内的数据。 滑动窗口的意义 为了提升数据的准确性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断，这个区间就是窗口。例如想使用2020年1月1日的一个数据，单取这个时间点的数据当然是可行的，但是太过绝对，有没有更好的办法呢？可以选取2019年12月16日到2020年1月15日，通过求均值来评估1月1日这个点的值，2019-12-16到2020-1-15就是一个窗口，窗口的长度window=30. 移动窗口就是窗口向一端滑行，每次滑
时间序列预测（十七）——滑动窗口的使用
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滑动窗口是一种常用的技术，它通过使用固定大小的窗口来创建训练样本，以便捕捉时间序列中的模式。适用于多种时间序列模型，包括 LSTM、GRU 和其他类型的递归神经网络（RNN），因为这些模型能够处理输入的时间依赖性。注意：在使用滑动窗口生成训练样本之前，通常需要对数据进行标准化或归一化，以提高模型的收敛速度和预测准确性。输出预测结果时也要反归一化。
谱宽参数--程序备份·
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11-04 375
import numpy as np import statsmodels.tsa.api as smt import math from sympy import * from scipy.fft import fft import matplotlib.pyplot as plt def specwid(data, H): """ 计算谱宽参数 :param data:数据 :param H:上限频率 :param fs:采样频率 :return:e谱.
利用滑动窗口法来制作时序数据集
Stanford_sun的博客
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时间序列（三）滑动窗口
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神经网络和深度学习是当前人工智能领域最为活跃的研究方向之一，它们的发展极大地推动了计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析等多个领域的进步。在本章中，我们将首先介绍神经网络的基本概念和结构，随后探索深度...
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