NeuralProphet之NeuralProphet部署

已于 2023-04-14 07:02:27 修改
阅读量499 收藏 7
点赞数 3
分类专栏： Prophet 文章标签： 机器学习 python pandas fbprophet prophet
于 2023-04-13 20:20:00 首次发布
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/weixin_64338372/article/details/130139220
版权
文章介绍了如何使用NeuralProphet库中的save和load函数来保存和加载模型，以便于在不同时间进行预测。通过调用这些函数，用户可以方便地管理他们的预测模型，并在需要时对数据进行未来趋势预测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

NeuralProphet之八：NeuralProphet部署

将模型存储到本地，并在需要的时候将其导入。
新版本的neuralprophet/utils.py文件下实现了 save和load函数用于模型保存和加载。

模型保存

from neuralprophet import save
save(m, "neuralprophet_model.np")



模型读取

from neuralprophet import load
m = load("neuralprophet_model.np")


模型预测

future = m.make_future_dataframe(df=df, periods=365)
forecast = m.predict(df=future)

neuralprophet，一个强大的 Python 库！
涛哥聊Python
03-02 1469
NeuralProphet是由Facebook开发的一个基于神经网络的时间序列预测库。它是Prophet库的进化版，结合了神经网络的强大能力和Prophet库的简单易用性。NeuralProphet库具有自适应性、灵活性和高性能的特点，可以用于预测各种类型的时间序列数据。NeuralProphet库作为一个强大的时间序列预测工具，结合了神经网络的强大能力和Prophet库的简单易用性，为时间序列数据的预测带来了新的可能性。通过本文的介绍，了解了NeuralProphet库的基本用法、功能特性和高级选项。
neuro_prophet：NeuralProphet-PyTorch中基于神经网络的简单预测模型
02-04
请注意，该项目仍处于测试阶段。 请报告您遇到的任何问题或建议。 我们将尽力Swift解决它们。 也欢迎捐款！ 神经先知 基于PyTorch的和启发的基于神经网络的时间序列模型。 文献资料 我们目前正在改进。 有关NeuralProphet的直观介绍，请查看的演讲。 讨论与帮助 讲解 有几个可以帮助您入门。 请参阅我们的以获取更多资源。 最小的例子 from neuralprophet import NeuralProphet 导入软件包后，可以在代码中使用NeuralProphet： m = NeuralProphet () metrics = m . fit ( df , freq
【时间序列】时序工具包之NeuralProphet
AI蜗牛车
09-12 2583
kaggle竞赛宝典干货作者：杰少NeuralProphet简介几乎绝大多数做时间序列的朋友都了解Facebook的Prophet模型，因为其在准确性、可解释性等方面有着良好的性能，而且可...
NeuralProphet之一：安装与使用
mingo_敏
08-15 4461
NeuralProphet模型集成了Prophet的所有优点，不仅具有不错的可解释性，还有优于Prophet的预测性能。梯度下降通过使用PyTorch作为后端进行优化。使用 AR-Net 对时间序列的自相关进行建模使用分离的前馈神经网络对滞后回归量进行建模。可配置的FFNN非线性深层。可调整为特定的预测范围（大于 1）。自定义损失和指标。.....................
【论文阅读】NeuralProphet: Explainable Forecasting at Scale
qq_38142901的博客
05-12 1847
本文模型延续了prophet的可扩展，解释性强，与使用友好的优点，同时增加了神经网络部分（包括自回归网络与协变模块两种网络），与基于pytorch后端的实现可以随着深度学习算法的更新进行更新，这部分弥补了prophet模型对上下文信息利用的缺失（通常对近期未来预测有重要作用，非线性动态拟合差，以及prophet基于stan（统计概率编程语言）实现难以与深度学习模型进行结合以及更新扩展的问题。
基于NeuralProphet与Bi-LSTM的Pytorch框架光伏发电超短期预测实现
最新发布
05-12
内容概要：本文详细介绍了如何利用NeuralProphet和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）结合Pytorch框架，实现对未来6小时的光伏发电超短期预测。文章分为六个部分，依次讲解了数据准备、NeuralProphet模型的选择与配置、...
基于NeuralProphet与Bi-LSTM的光伏发电超短期预测（Pytorch框架实现未来6小时预测）
04-06
内容概要：本文详细介绍了如何利用NeuralProphet和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）结合Pytorch框架，实现未来6小时的光伏发电超短期预测。文中首先概述了NeuralProphet和Bi-LSTM的基本概念及其在光伏发电预测中的优势...
neuralprophet
10-05
NeuralProphet是一种基于神经网络的时间序列预测库。它建立在Prophet模型的基础上，通过引入神经网络的灵活性和复杂性，提供了更加准确和灵活的预测能力。 NeuralProphet采用的模型结构是一个具有多个隐藏层的多层...
NeuralProphet 使用教程
gitblog_00282的博客
08-10 571
NeuralProphet 使用教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural_prophet 项目介绍 NeuralProphet 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测工具，旨在结合传统时间序列模型和深度学习方法的优势。它能够处理大规模的预测任务，并且提供了可解释的预测结果。NeuralProphet 支持多种模型组件，如自回归、趋势、季节...
NeuralProphet之八：NeuralProphet部署
mingo_敏
08-30 1800
新版本的neuralprophet/utils.py文件下实现了 save和load函数用于模型保存和加载。NeuralProphet之八：NeuralProphet部署。将模型存储到本地，并在需要的时候将其导入。
【机器学习】NeuralProphet，这个时序工具包也太强了吧...
fengdu78的博客
08-09 4685
作者：杰少NeuralProphet简介几乎绝大多数做时间序列的朋友都了解Facebook的Prophet模型，因为其在准确性、可解释性等方面有着良好的性能，而且可以为用户自动化许多元素（...
安装prophet
u010255214的博客
09-15 1155
1、创建一个新的环境 按照官网的做法，创建一个新的python环境 激活这个环境。 2、安装C++的编译工具 3、安装依赖库 4、安装pystan 居然安装好了，我的妈呀，这就是心动的感觉。 5、安装fbprophet 安装成功了。 ...
【时间序列】NeuralProphet：Prophet的Pytorch实现！精度更高 预测更快 特性更多！...
fengdu78的博客
01-04 3357
NeuralProphet是受Prophet和AR-Net的启发，并建立在Pytorch上的强大继续模型。官网：https://neuralprophet.com/NeuralProphe...
Python NeuralProphet库: 高效时间序列预测的利器
涛哥聊Python
11-24 1976
NeuralProphet是一个功能强大的时间序列预测库，具有广泛的实际应用价值。通过实际应用案例，深入了解了NeuralProphet在电力需求预测等领域的应用，展示了其在处理多季节性因素的复杂时间序列数据时的卓越性能。在注意事项与最佳实践方面，强调了合理的数据批处理、多线程训练、GPU加速等策略，以及通过模型保存与加载提高效率的方法。
NeuralProphet中文文档
DesmondLMJ的博客
01-05 1882
说明 NeuralProphet是一个Facebook Prophet和AR-Net的启发，在PyTorch上构建的基于神经网络的时间序列模型，目前处于开发阶段。NeuralProphet是在一个完全模块化的架构中开发的，这使得它可以在未来添加任何额外的组件。我们的愿景是为用户开发一个简单易用的预测工具，同时保留Prophet的原始目标，如可解释性、可配置性，并通过使用PyTorch作为后端提供更多的功能，如自动差分功能。 本文档是对其官方文档的中文翻译。水平有限，如有翻译不当之处敬请指正！ 建议在语雀上
NeuralProphet：基于神经网络的时间序列建模库
热门推荐
deephub
12-07 1万+
NeuralProphet是一个python库，用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。 它建立在PyTorch之上，并受到Facebook Prophet和AR-Net库的极大启发。 NeuralProphet 和 Prophet对比 从库名称中，您可能会问Facebook的Prophet库和NeuralProphet之间的主要区别是什么。 根据NeuralProphet的文档，增加的功能是[1]： 使用PyTorch的Gradient Descent进行优化，使建模过程比Prophet快得多 使用AR
【时间序列】初识时间序列预测神器 NeuralProphet 实战预测股票指数
fengdu78的博客
01-03 5024
历经神奇的2022年，终于迎来曙光的2023年，新的一年，MyEncyclopedia 会和小伙伴们一同学习思考实践。长风破浪会有时，直挂云帆济沧海！共勉之NeuralProphet深度学习ProphetNeuralProphet 负有盛名，是 Facebook开发的新一代 Prophet 时间序列预测框架，堪称时间序列预测神器。但是它的API使用，调参，原理不太为大家所知，我们会花几期文章和视频...
用NeuralProphet预测股价：AI金融新利器（附源码）
weixin_70955880的博客
02-05 1265
我用NeuralProphet模型预测了股票价格，发现其通过结合时间序列分析和神经网络算法，确实能提供比传统Last Value方法更精准的预测。经过一系列超参数调优，其预测效果更是显著，如果你也对AI金融股价预测感兴趣，这篇文章会给你带来不少启发。
python Flask+Neuralprophet搭建
LiyKer的博客
06-22 200
若失败则清除缓存 pip cache purge 后 重新安装。激活虚拟环境：venv\Scripts\activate。安装：pip install virtualenv。创建虚拟环境：virtualenv venv。安装：pip install Flask。创建项目：myFlaskProject。1.virtualenv 操作虚拟环境。退出虚拟环境：deactivate。3.安装Neuralprophet。创建 app.py文件 内容如下。在项目位置进入CMD终端。2.创建flask项目。
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
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