时序预测相关算法的直观结构图及公式

时序预测方法对比
最新推荐文章于 2025-06-29 13:02:44 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-29 13:02:44 发布 · 1k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文对比了几种流行的时序预测模型，包括ConvLSTM、ConvGRU、PredRNN及PredRNN++，通过统一的图表和公式展示了这些模型的特点与差异。

最近花了很长的时间来整理前述时序预测方法及代码，本期做一个形象直观的对比。如下：

ConvLSTM

ConvGRU

PredRNN

PredRNN++

统一了一下画图及公式组织​。​

时序数据异常检测：5种大数据场景下的算法实现
小白菜的博客
10-20 851
你是否遇到过这样的问题？这些问题的核心，都是。时序数据（Time Series Data）是按时间顺序排列的序列数据，广泛存在于电商、工业、金融、物联网等领域。据Gartner预测，2025年全球时序数据量将达到175ZB，占所有数据的30%以上。而异常检测作为时序数据挖掘的关键任务，直接关系到业务的稳定性和安全性。本文将针对，介绍5种实用的时序异常检测算法，涵盖统计学习、深度学习、流式处理、图神经网络等方向，并结合和，帮你解决“算法选不对”“大数据处理慢”“实时性不够”的痛点。
AI：人工智能领域算法思维导图集合之有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法)、分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路、11类机器学习算法详细分类之详细攻略
热门推荐
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-05 1万+
AI：人工智能领域算法思维导图集合之有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法)、分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路、11类机器学习算法详细分类(决策树/贝叶斯/回归/基于实例/集成学习/规则学习/正则化/降维/聚类/神经网络/深度学习)之详细攻略(持续更新)目录AI思维导图集合T1、有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法)T2、分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路T3、11类机器学习算法详细分类(决策树/贝叶斯/回归/基
时序分析的概念和基本公式
weixin_71970551的博客
07-27 550
数据到达时间（Data Arrival Time）：数据在发送沿发送之后，经过长时间会到达接收寄存器的数据端口，即到达regb的D 端口的时刻，这个时刻就是数据到达时间。·数据建立需要时间（Data Setup Required Time）：在regb的时钟到达时间的基础 上，为了避免regb出现亚稳态，需要让其数据保持一段时间。·数据保持需要时间（Data Hold Required Time）：为了保证保持时间，数据regb 采样时钟到来之后保持一段时间。数据经过Tco时间，到达Q 端口。
基于Movingmnist结构制作predrnn++的训练数据过程记录
souyan1991的博客
04-17 4547
Alpha pose数据准备部分可以看我之前的【文1】： AlphaPose姿态估计 只输出骨架 源码修改 相关记录 关于PredRNN++的内容见【文2】： predRNN++代码实战 tensorflow版本 文章目录1.Moving mnist数据集2.数据的准备 1.Moving mnist数据集 因为用自己的数据训练PredRNN++需要制作自己的数据集，数据结构类似于Movingmnist,还不了解的同学可以看一下。 Moving_mnist data中的train.npz包含了三个部分。 它们
predRNN++代码实战 tensorflow版本
souyan1991的博客
04-01 2090
目前关于predRNN++开源的代码较少，开此文记录下遇到的坑。 文章目录1.环境与配置2.问题与解决办法 1.环境与配置 Ubuntu16.04服务器版本+python3.6+tensorflow1.14+keras2.2.5+scikit-image 各个包的具体安装方法网上都有，就不赘述了 2.问题与解决办法 2.1 首先是数据的问题，原作者的moving_mnist数据经常无法下载，可以尝试用清华的服务器下载，这了放上链接。 https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/21e9b
时序分析基本公式
weixin_34248705的博客
10-21 740
TimeQuest静态时序分析的对象包括：寄存器和寄存器之间的路径、I/O之间、I/O和寄存器之间的路径、异步复位和寄存器之间的路径。TimeQuest根据Data Arrival Time和Data Required Time计算出时序余量（Slack）。当时序余量为负值时，就发生了时序违规（Timing Violation）。riple 需要特别指出的一点是：由于时...
时序数据预测方法
hellozhxy的博客
06-05 3044
N-BEATS 与 N-BEATSx 是加拿大一家公司最先提出。N-HiTS是在 N-BEATS 的基础上做了一些改进。FEDformer 是由阿里达摩院发表一个基于傅立叶变换和小波变换用于深度模型做提取特征工作的模型。DeepTiMe 是利用元学习的思想，在非常简单的神经网络上结合随机傅立叶特征即可取得很好的预测效果。
GA-BP时序预测-遗传算法-反向传播神经网络时序预测
落魄君子Blog
03-16 1220
GA-BP时序预测（遗传算法-反向传播神经网络时序预测，Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network Time Series Prediction）是一种结合了**遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network, BP）**的混合模型，用于处理时间序列数据的预测任务。该方法利用遗传算法优化BP神经网络的权重和偏置，从而提升模型的预测性能和泛化能力。
BP时序预测-基于反向传播的时序预测-Backpropagation Time Series Prediction
落魄君子Blog
03-16 773
BP时序预测（基于反向传播的时序预测，Backpropagation Time Series Prediction）是一种利用**反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BP神经网络）**进行时间序列数据预测的方法。BP神经网络通过多层感知器结构，能够学习和拟合输入特征与输出目标之间的复杂非线性关系，广泛应用于各种时间序列预测任务中，如股市预测、气象预测、能源消耗预测等。
强化学习的数学原理：时序差分算法
qq_53324833的博客
07-07 1638
之前第五次课时学习的 蒙特卡洛 的方法是全课程当中第一次介绍的第一种 model-free 的方法，而本次课的 Temporal-Difference Learning 简称 TD learning （时序差分算法）就是第二种 model-free 的方法。而对于 蒙特卡洛方法其是一种 non-incremental 的方法，而 TD 则是一种 incremental 的方法。
CNN时序预测-卷积神经网络时序预测-Convolutional Neural Network Time Series Prediction
落魄君子Blog
03-16 1506
CNN时序预测（卷积神经网络时序预测，Convolutional Neural Network Time Series Prediction）是一种利用**卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）**进行时间序列数据预测的方法。CNN通过卷积层和池化层能够有效提取输入数据中的局部特征和模式，尤其适用于处理具有局部相关性和空间结构的数据。在时间序列预测中，CNN可以捕捉时间序列数据中的局部依赖关系和趋势变化，提高预测的准确性和鲁棒性。
65、具有不可预测时序的数据结构探索
最新发布
code8的博客
06-29 26
本文探讨了具有不可预测时序特性的数据结构设计，重点分析了跳跃表（Skip Lists）在面对对手通过调用时序推测内部状态时的脆弱性，并提出了一种改进方案——TUSL（Timing-Unpredictable Skip List）。通过操纵搜索起始点和动态调整节点高度，TUSL 显著提高了跳跃表在面对自适应对手时的不可预测性。文章还评估了TUSL的性能和熵变化趋势，并讨论了其在不同规模数据下的实验结果与计算挑战，最后提出了未来研究方向。
(转)时序分析基本公式
weixin_30828379的博客
06-23 273
http://blog.sina.com.cn/s/blog_677db1cb0100phtb.html 以下内容译自Quartus II Version 7.0 Handbook， Volume 3：Verification的6-28：Clock Analysis部分。riple TimeQuest静态时序分析的对象包括：寄存器和寄存器之间的路径、I/O之间、I/O和寄存器之间的路径、异步...
时序预测的三种方式：统计学模型、机器学习、循环神经网络
小数志
12-20 4238
导读时序预测是一类经典的问题，在学术界和工业界都有着广泛的研究和应用。甚至说，世间万物加上时间维度后都可抽象为时间序列问题，例如股票价格、天气变化等等。关于时序预测问题的相关理论也极为广泛...
常见时序算法集合【资源整理】
SeafyLiang的博客
08-31 2685
常见时序算法集合学习资料1：十大时序算法模型十大时序算法模型学习资料2：Kats时间序列王器-Kats1. Kats的优势2. Kats的功能学习资料3：NeuralProphetNeuralProphet1. Prophet2. NeuralProphet3. NeuralProphet VS Prophet学习资料4：ProphetProphet 简介Prophet 适用场景Prophet 算法的输入输出Prophet 算法原理与机器学习算法的对比代码参考资料官方链接：案例链接： 学习资料1：十大时序算
【需求预测】-可应对复杂场景，具备可拓展性&使用灵活性的产品架构设计的思考
weixin_44581541的博客
06-14 854
【需求预测】-可应对复杂场景，具备可拓展性&使用灵活性的产品架构设计的思考认知更新三部曲第一步：细分场景切入，专注通过应用不同算法&模型提高预测准确率第二步：扩展视野宽度，从整条价值链，罗列应用场景所涉及到的维度第三步：提高思维纬度，吸收DFU（需求预测单位）概念 认知更新三部曲 相信从事供应链相关业务的小伙伴们对于需求预测（预测，销量预测，需求计划，销售计划等等等名称）并不陌生。 对于预测的话题，使用者（应用方）一般都会关注在预测结果的准确率，以及运算使用的算法是否高大上。对使用工具/软件
时间序列预测模型比较与选型
AI天才研究院
01-07 1256
1.背景介绍 时间序列分析是一种对于随着时间推移而变化的数据进行分析的方法。时间序列预测模型是根据过去的数据来预测未来的数据值。这些模型在各种领域都有广泛的应用，如金融、商业、天气预报、电子商务、生物科学等。 随着数据量的增加，以及计算能力的提高，时间序列预测模型的复杂性也随之增加。这篇文章将讨论不同的时间序列预测模型，它们的优缺点，以及如何根据具体情况选择合适的模型。 2.核心概念与联系 ...
【论文笔记】多元时间序列预测 图结构推断 A Study of Joint Graph Inference and Forecasting
weixin_44064434的博客
05-31 517
A Study of Joint Graph Inference and Forecasting 1.摘要： 我们研究了一类最近的模型，它使用 图神经网络(GNNs) 来改进对多元时间序列的预测。这些模型背后的核心假设是，在时间序列（节点）之间有一个潜在的图，它支配着多元时间序列的演化。模型通过以不同的方式参数化一个图，最终目的都在于提高预测质量。我们在预测任务上比较了这类参数化方法的四个最新模型。此外，我们执行消融实验来研究它们在不断变化条件下的行为。例如，不使用图结构学习模块而直接提供数据之间的关系。基
时间序列预测方法汇总：从理论到实践（附Kaggle经典比赛方案）
lsxxx2011的专栏
04-24 2114
作者 | Light，学校 | 中国科学院大学知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/471014006编辑：Python数据科学大家好，我是东哥。分享一篇时间序列方法汇总的干货文章，理论、实践全包括，附案例和实战链接。时间序列是我最喜欢研究的一种问题，这里我列一下时间序列最常用的方法，包括理论和实践两部分。理论部分大多是各路神仙原创的高赞解读...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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