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【机器学习】--时间序列算法从初识到应用

一、前述 指数平滑法对时间序列上连续的值之间的相关性没有要求。但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间, 那么预测误差必须是不相关的, 且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。...即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下, 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。 自回归移动平均模型( ARIMA)是最常用的时间序列预测模型。...模型全称为差分自回归移动平均模型 (Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA) AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均 q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数...原理:将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量 仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...滞后和p阶数是对应上的。 自相关函数ACF(autocorrelation function) 有序的随机变量序列与其自身相比较 自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性 公式: ? ?

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    数据结构从入门到精通——算法的时间复杂度和空间复杂度

    算法的时间复杂度和空间复杂度 前言 算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个重要指标。...一个优秀的算法应该具有较低的时间复杂度,这意味着当输入规模增大时,算法的执行时间增长不会过快。例如,线性时间复杂度O(n)的算法在处理大规模数据时比二次时间复杂度O(n^2)的算法更加高效。...1.2 算法的复杂度 算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量的,即时间复杂度和空间复杂度。...二、时间复杂度 2.1 时间复杂度的概念 时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。...一个算法执行所耗费的时间,从理论上说,是不能算出来的,只有你把你的程序放在机器上跑起来,才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗?是可以都上机测试,但是这很麻烦,所以才有了时间复杂度这个分析方式。

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    时间序列 | 从开始到结束日期自增扩充数据

    现要求从医嘱开始日期到停止日期,按照日期自增逻辑扩充数据,其中自增的日期的医嘱开始时间为当日的01:00:00。结果如下图: ?...至此医嘱单内容已创建完毕,接下来需要创建自增的时间序列,并以时间序列做主表,以医嘱单内容表做从表,进行表与表之间的连接。...构建时间序列索引表 从医嘱开始日期到停止日期创建pd.date_range() 索引,以医嘱开始时间等于'01:00:00' 为内容创建DataFrame,并重置索引并重命名,还原医嘱开始当日的开始时间...---- 方法二,时间戳重采样 既然方法一已经提到用时间序列内pd.date_range() 方法,何不直接用升采用及插值的方法完成。...要点总结 构建自增时间序列 时间序列内容,即需要重复的医嘱单准备 医嘱开始时间准备,第一天与其后几天的时间不同 插值,根据实际情况使用前插值(.ffill())或后插值(.bfill()) ---- 当然

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    度量时间序列相似度的方法:从欧氏距离到DTW及其变种

    有效地比较时间序列间的相似度在很多科学/工程任务中非常必要且关键,如:分类/聚类/语音识别/步态识别等。 以某个生产制造环节中针对产成品某项(些)特征所收集到的时间序列数据为例。...为了在正常生产制造过程中实现良品和不同种次品的多分类任务,比较所收集到的时间序列间的相似度是重要的一步。...从直觉上不难理解,比较时间序列的相似度等同于计算时间序列间的“距离”,两个时间序列之间的“距离”越大,二者的相似度则越小,反之同理。...DTW 对齐的时间序列应该首对首、尾对尾相连,反映到距离矩阵中就是 warping path 应从一个角落出发、在对角线方向上的另一个角落停止。...源于距离矩阵的构建,DTW 及其变种的算法复杂度是相同的,均为 。此外,本文所述内容并未涉及 DTW 在大规模数据集检索中的算法加速问题。

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    AI论文速读 | CCM:从相似到超越:时间序列预测的通道聚类

    对真实世界数据集的大量实验表明,CCM 可以 (1) 将 CI 和 CD 模型的长期和短期预测性能平均分别提高 2.4% 和 7.2%;(2)利用主流时间序列预测模型实现零样本预测;(3)揭示通道之间内在的时间序列模式并提高复杂时间序列模型的可解释性...al., 2022; Tang & Matteson, 2021; Zhou et al., 2022b; Liu et al., 2021; Feng et al., 2024),这些模型能够处理更复杂和高效的时间序列数据...线性模型,如DLinear (Zeng et al., 2022) 和 TSMixer (Chen et al., 2023),它们在长期时间序列预测中简单有效,但在处理非线性和复杂模式时可能性能不足。...复杂性分析:论文还对CCM的计算复杂性进行了分析,证明了CCM在提高预测性能的同时,对模型复杂度的影响是可控的。...定性可视化: 通过t-SNE可视化展示通道和原型嵌入之间的关系。 展示聚类感知前馈网络的权重可视化,以揭示模型学习到的特征。 消融研究: 分析不同聚类比例对模型性能的影响。

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    用于复杂周期性时间序列预测的四元数Transformer

    最近,基于Transformer的模型由于在长期依赖学习方面的进步而在时间序列预测中占了上风。此外,一些模型引入了序列分解,以进一步揭示可靠而简单的时间依赖关系。...同时,众所周知的点积型注意力机制(dot-product attentions)的二次方复杂性阻碍了长序列建模。..., LRA),引入可学习的周期和相位信息来描绘复杂的周期模式。...2)趋势归一化,考虑到趋势变化缓慢的特点,对模型隐藏层中的序列表示进行归一化。3)使用全局存储器解耦LRA,在不损失预测精度的情况下实现线性复杂性。...作者在多个现实世界的时间序列数据集上评估作者的框架,并观察到在最佳最先进基线上MSE平均提高了8.1%和18.5%。

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    pyecharts从入门到精通-地图专题Map-带时间轴与网格的复杂绘图

    pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart Python使用Pyecharts画Geo地图,如何显示具体地点名称 pyecharts世界地图用:国家中英文对照表.xlsx Map中的地理坐标问题...}, {"name": "西藏自治区", "value": [1478.0, 0.16, "西藏自治区"]}, ], }, ] 生成2013-2018年的时间列表...# 生成2013-2019年的时间列表 time_list = [str(d) + "年" for d in range(2013, 2019)] time_list 生成2013-2018年的总...maxNum = 97300 minNum = 30 生成2013年的网格组合图 提取2013年的数据测试 # 提取2013年的数据 year = '2013年' # data为每个年份的各个省份GDP...{"name": "西藏自治区", "value": [1478.0, 0.16, "西藏自治区"]}, ], }, ] # 生成2013-2019年的时间列表

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    《从入门到放弃》数据结构和算法 1- 算法的引入和算法时间复杂度

    ''' Created on 2020-1-02 @author: 北京-宏哥 Project:《从入门到放弃》数据结构和算法 1- 算法的引入和算法时间复杂度 ''' # 3.导入模块 import...''' Created on 2020-1-02 @author: 北京-宏哥 Project:《从入门到放弃》数据结构和算法 1- 算法的引入和算法时间复杂度 ''' # 3.导入模块 import...时间复杂度和大O表示法   上面我们通过两个方法来求出a b c的取值组合,第二个方法比第一个方法,从时间效果来看,快很多,所以我们很容易得出结论,第二个算法比第一个算法效率要高。...那么算法是通过时间来衡量,确实最直观地,我们从时间上来看到算法和算法之间的效率不同。...时间复杂度:假设存在函数g,使得算法A处理规模为n的问题实例所用时间为T(n)=O(g(n)),则称O(g(n))为算法A 的渐进时间复杂度,简称时间复杂度,记为T(n) 5.

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    记一个复杂组件(Filter)的从设计到开发

    从需求讨论、技术方案探讨到编码、到最终的测试,经历过了很多次的脑暴,也遇到过非常多的坑,其中有可能跟业务有关、也有可能跟框架有关,基于这些坑,又讨论了很多解决方案和非常 hack(歪门邪道)的对策。...但是随着时间的推移,再回头看看当时的 hack 代码,很多都不太记得为什么这么写了,所以这里简单记录下,Filter 组件的开发过程。...这样写是为了 panel 面板展开的下拉动画,看起来是从 navBar 下面出来的。...比如 onChange 回调,或者面板隐藏的回调以及当前哪一个 panel 需要展开等。 由于 Panel 的面板复杂度我们未知。...为了避免不断的展开和收齐不必要的 render,我们采用 transform的方式,将面板不需要显示的面板移除屏幕外,需要展示的在移入到屏幕内部。

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    如何从理论上评估算法的时间复杂度

    极限是不为零的常数:这意味着 , 和 的时间复杂度相等。极限是无穷大:这意味着 , 的时间复杂度大于 。极限摆动:二者大小关系不确定,这种情况在计算机中算法中不存在。...由于只评估时间复杂度而不评估空间复杂度,还假设模型机有无限的内存。显然这个模型有些缺点。很明显,在现实生活中不是所有的运算都恰好花费相同的时间。...三、计算运行时间的一般方法当然最好的方法是将两个程序都写出来并运行来比较时间,下面介绍在运行之前如何对两个时间复杂度明显不同的程序进行区分。为了简化分析将采用如下约定:不存在特定的时间单位。...if( Condition) S1else S2法则5---递归:一般转换求解递推公式的范围。其他法则是显然的,但是,分析的基本策略是从内部(或最深层部分)向外展开的。...当递归被正常使用时,将其转换成一个简单的循环结构是相当困难的。在这种情况下,分析将涉及求求解一个递推关系。为了观察到这种可能发生的情形,考虑下列例子,实际上它对递归使用的效率低得令人惊讶。

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    从插入排序一窥时间复杂度的计算方法

    为什么需要分析时间复杂度 通常在运行一段代码之前,我们需要预测其需要的资源。虽然有时我们主要关心像内存、网络带宽或者计算机硬件这类资源,但是通常我们想度量的是计算时间。...接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂度的计算方法。 时间复杂度分析 一般来说,算法需要的时间于输入的规模同步增长,所以通常把一个程序的运行时间描述成其输入规模的函数。...设枚举到第 i 个元素时,第四行代码的执行次数为 TiT_iTi​。...因此,它是n的线性函数。 若输入数组已反向排序,即按递减序列排好序,则导致最坏情况。...我们记插入排序的时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)。 如果一个算法的最坏情况运行时间具有比另一个算法更低的增长量级,那么我们通常认为前者比后者更有效。

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    TODS:从时间序列数据中检测不同类型的异常值

    自动构建用于时间序列异常值检测的机器学习管道。 ? 时间序列异常值检测旨在识别数据中意外或罕见的实例。...通过这些模块提供的功能包括:通用数据预处理、时间序列数据平滑/转换、从时域/频域中提取特征、各种检测算法,以及涉及人类专业知识来校准系统。...Discords 分析利用滑动窗口将时间序列分割成多个子序列,并计算子序列之间的距离(例如,欧几里德距离)以找到时间序列数据中的不一致。...子序列聚类也将子序列分割应用于时间序列数据,并采用子序列作为每个时间点的特征,其中滑动窗口的大小为特征的数量。...当许多系统之一处于异常状态时,系统异常值会不断发生,其中系统被定义为多元时间序列数据。检测系统异常值的目标是从许多类似的系统中找出处于异常状态的系统。例如,从具有多条生产线的工厂检测异常生产线。

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    SambaMOTR: 用于复杂场景下多目标跟踪的自回归线性时间序列模型 !

    结果的序列集合模型Samba保留了SSM的线性时间复杂度,同时建模了tracklets的联合动力学。...通过将Samba集成到跟踪传播框架(Zeng等人,2022年)中,作者提出了SambaMORR,这是一个端到端的多个目标跟踪器,可以建模目标跟踪lets之间的长程依赖关系和相互作用,以处理复杂运动模式和遮挡以原则化方式...在MOT中,集合序列模型可以捕捉到每个tracklet内的长时间序列关系,以及跨tracklet的复杂交互。为此,作者引入了Samba,这是一个基于多个状态空间模型同步的线性时间集合序列模型。...MaskObs将不确定观测从状态更新(方程(4))中抹去,从而仅基于其历史和与其他序列的相互依赖来定义系统动力学: [1] 是一个指示函数,而 是置信阈值,例如 。...特别是,SSM在时间上具有线性复杂度,在序列(tracklets)的数量上也具有线性复杂度。Samba保留了时间复杂度,因此可以跟踪无限长时间,但由于在记忆同步中使用自注意力,序列数量具有二次复杂度。

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    【Java 进阶篇】从Java对象到JSON:Jackson的魔法之旅

    在现代的软件开发中,处理数据的能力是至关重要的。而当我们谈及数据格式时,JSON(JavaScript Object Notation)通常是首选。...为了在Java中轻松地将对象转换为JSON,我们需要一种强大而灵活的工具。这时,Jackson就闪亮登场了。 前言 众所周知,Java是一种强类型语言,而JSON是一种弱类型的数据交换格式。...这种类型之间的不匹配可能使得在它们之间进行转换变得复杂。Jackson库通过提供丰富的注解和灵活的配置选项,使得Java对象到JSON的转换变得简单而高效。...Jackson是一个强大的Java库,用于处理JSON格式的数据。它提供了一组注解和一些核心类,使得在Java对象与JSON之间进行相互转换变得十分容易。...JSON 让我们从一个简单的Java对象开始,将其转换为JSON。

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    任务的插入时间复杂度优化到 O(1),Timing Wheel时间轮是怎么做到的?

    这些延迟队列其实就是一个用最小堆实现的优先级队列,因此,插入一个任务的时间复杂度是O(logN),取出一个任务执行后调整堆的时间也是O(logN)。...但是对于kafka这样一个高吞吐量的系统来说,O(logN)的速度还不够,为了追求更快的速度,kafka的设计者使用了Timing Wheel的数据结构,让任务的插入时间复杂度达到了O(1)。...并把任务封装成TimerTaskEntry然后加入到TimerTaskList链表中。 之后,kafka会启动一个线程,去推动时间轮的指针转动。...时间轮指针的推进 //SystemTimer.scala def advanceClock(timeoutMs: Long): Boolean = { //从延迟队列中取出最近的一个槽,...的数据结构在插入任务时只要O(1),获取到达任务的时间复杂度也远低于O(logN)。

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    使用 Holoviews 创建复杂的可视化布局: 从基础到高级定制

    在数据科学和数据可视化领域,Holoviews 是一个非常强大的 Python 库,它可以帮助我们轻松地创建各种复杂的可视化布局。...Holoviews 提供了一个高层次的接口,使得创建交互式和静态可视化变得简单而直观。本文将介绍如何使用 Holoviews 来创建复杂的可视化布局,让你的数据以最直观的方式展现出来。...你可以使用 pip 进行安装:pip install holoviews示例:创建一个复杂的可视化布局让我们通过一个示例来演示如何使用 Holoviews 创建一个复杂的可视化布局。...HTML 文件,其中包含了我们创建的复杂可视化布局。...我们从安装 Holoviews 开始,并通过一个示例演示了创建交互式的可视化布局的步骤。我们学习了如何组合不同类型的图形、添加交互功能、以及进行高级定制,从而优化和美化可视化效果。

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    5个时间序列预测的深度学习模型对比总结:从模拟统计模型到可以预训练的无监督模型

    外部学习过程发生在堆叠层,帮助模型学习所有时间序列的全局特征。 双重残差叠加:残差连接和叠加的想法是非常巧妙的,它几乎被用于每一种类型的深度神经网络。...综上所述,深度学习无疑彻底改变了时间序列预测的格局。上述所有模型除了无与伦比的性能之外,还有一个共同点:它们充分利用多重、多元的时间数据,同时它们使用外生信息,将预测性能提高到前所未有的水平。...在时间序列预测中,我们可以感觉到缺乏这种预先训练的模型。为什么我们不能像在NLP中那样在时间序列中利用这个优势呢?...这就引出了我们要介绍的最后一个模型TSFormer,该模型考虑了两个视角,我们讲从输入到输出将其为四个部分,并且提供Python的实现代码(官方也提供了),这个模型是刚刚发布不久的,所以我们才在这里着重介绍它...我们将他总结为以下4点 1、掩蔽 作为数据进入编码器的前一步。输入序列(Sᶦ)已分布到P片中,其长度为L。因此,用于预测下一个时间步长的滑动窗口的langth是P XL。

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