预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识，更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中。...前言 时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同...，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。...总之，传统的时间序列预测在模型的准确率以及与使用者之间的互动上很难达到理想的融合。
(http://ARXIV.org/pdf/1211.5063.pdf)，解决这一问题有两个主要的方法： 截断的时间反向传播法（TBPTT）：将梯度限制在某个范围，这种做法简单粗暴，却能解决梯度爆炸和消失的问题...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...总之，每种做法效果不一样，具体问题还需要具体分析； TIME_STEPS参数，可以理解为时间步，就是你需要几个时刻的样本来预测，INPUT_SIZE 为每个样本的维度，如果你的样本数据是一个单一序列，没有其他特征的话
时间序列预测是根据客观事物发展的规律性，运用历史数据来推测未来的发展趋势。 时序预测是一项应用非常广的技术，如股票预测，天气预测等。...然而时序预测也是一项比较难的地方，主要是短期预测可能还比较准，而对一段时间的预测则会比较难。 在学习时序预测过程中，先看了WEKA的功能。...WEKA本身是不带这功能的，不过还好，WEKA方面倒是这样的分析插件，运行一下，里面提供的界面还是相对可以的，有结果的输出和可视化，不过在时序分析预测算法方面优势就不明显了。...它仅仅是利用传统的分类算法来实现预测的。
现在，我们将了解一个与经典ARIMA时间序列建模不同的新领域。在监督学习模型中，仅仅使用单变量时间序列似乎信息有限，预测也比较困难。...在这篇文章中，云朵君将和大家一起学习以下内容： 从单变量时间序列中创建特征， 使用提前一步预测的监督学习框架， 建立轻型 GBM 预测模型，并提供模型的可解释性。...感兴趣的伙伴可以自己尝试。 从单变量时间序列中创建特征 在单变量时间序列中，我们只能获得有限的信息。ARIMA 模型使用过去的值来预测未来的值，因此过去的值是重要的候选特征，可以创建许多滞后回归因子。...创建基于时间的特征 创建基于时间的特征，包括日期、星期、季度等各种特征，通过 pandas series 的 "date" 类中提供的一系列函数，我们可以轻松实现这些需求。...结论 在本章中，我们探讨了单变量时间序列特征的创建方法，以及如何将其纳入基于树的监督学习框架中。我们利用 lightGBM 模型进行了一步预测，并展示了如何利用变量显著图提高模型可解释性。
它成功超过了 DLinear，也证明了 DLinear 中 Transformer可能不适合于序列预测任务的声明是值得商榷的。...最后将向量展平之后输入到一个预测头（Linear Head），得到预测的单变量输出序列。 分 patch（时间段）的好处主要有四点： 1....保持时间序列的局部性，因为时间序列具有很强的局部性，相邻的时刻值很接近，以一个 patch 为 Attention 计算的最小单位显然更合理。 3....如果不分 patch 的话，Linear Head 的大小会是 ， 是输入序列长度， 是序列个数， 是预测序列长度；如果分 patch 的话，Linear Head 的大小是 ， 是 patch 个数要远小于...如上图，本文将多元时间序列（维度为 ）中每一维单独进行处理，即将每一维分别输入到 Transformer Backbone 中，将所得预测结果再沿维度方向拼接起来。
你不必按照原样对你的时间序列预测问题进行建模。 有很多方法可以重新构建您的预测问题，既可以简化预测问题，也可以揭示更多或不同的信息进行建模。重构最终可以导致更好和/或更强大的预测。...在本教程中，您将了解如何使用Python重构您的时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道： 如何将你的时序预测问题作为一个能替代的回归问题来进行重构。...探索时间序列预测问题的替代框架有两个潜在的好处： 简化你的问题。 为集合预报提供基础 这两个好处最终将导致更加巧妙和/或更强大的预测。...Python重构您的时间序列预测问题。...具体来说，你了解到： 如何设计你的时间序列问题的替代回归问题。 如何将您的预测问题作为分类问题。 如何设计预测问题的替代时间范围。
时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测 小O：小H，有没有什么方法能快速的预测下未来的销售额啊 小H：Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet，简单又快速～ 传统的时间序列算法很多...而Prophet相对来说就友好多了，而且预测效果又很不错，所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。...# 预测最后几周的日期 forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail() image-20230206153349362 结果展示...这里只是介绍如何增加自定义趋势因素而已，所以没有提升在预期之内 总结 当你只需要预测数据时，只需简单的两列ds，y即可，整个预测过程简单易上手～ 共勉～ 参考资料 [1] 基于facebook的时间序列预测框架...prophet的实战应用: https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/104679017
时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测 O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊 小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1]，但是该博客中的介绍数据与上期数据一致，但实战数据又做了更换。为了更好的对比，这里的实战数据也采用上期数据。...：时间步数，利用过去n的时间作为特征,以下一个时间的目标值作为当前的y target_p：目标值在数据集的位置，默认为-1 ''' dataX = [] dataY =...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin
原文地址 去年到现在一些关于时间序列预测的资料的整理。...谷歌的这个比赛是针对流量预测作的，其中第一名的一些思路是很有意思的，比如引入seq2seq模型等。 微信公众号： 代码实践|LSTM预测股票数据该公众号的其他文章都挺有意思的。...知乎： 时间序列预测方法总结 关于时间序列预测的一些总结 LSTM与prophet预测实验 时间序列的七种方法，七种经典算法 使用ARIMA和趋势分解法预测 论文： 杜爽,徐展琦,马涛,杨帆.基于神经网络模型的网络流量预测综述...王海宁,袁祥枫,杨明川.基于LSTM与传统神经网络的网络流量预测及应用[J].移动通信,2019,43(08):37-44.。提出了一个比较可行的LSTM架构。...analysis 比赛： 10大时间序列竞赛比赛 房价预测 数据库： UCI - time series UCR数据库 斯坦福网络数据，似乎更多是网络结点的数据 CompEngine，时间序列，但是似乎不权威
基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...在输出序列中，返回单个 hidden state值还是返回全部time step 的 hidden state值。 False 返回单个， true 返回全部。...马上看配置4就会明白 为了便于说明问题，我们给配置3和配置4一个模拟的结果，程序结果参考reference文献。...state_h 存放的是最后一个时间步的 hidden state state_c 存放的是最后一个时间步的 cell state 一个输出例子，假设我们输入的时间步 time step=3 [array...lstm1的最后一个时间步的值相同。
时间序列预测是数据科学和商业分析中基于历史数据预测未来价值的一项重要技术。它有着广泛的应用，从需求规划、销售预测到计量经济分析。...由于Python的多功能性和专业库的可用性，它已经成为一种流行的预测编程语言。其中一个为时间序列预测任务量身定制的库是skforecast。...在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。...结论 skforecast是在Python中掌握时间序列预测的一个非常好的选择。它简单易用，是根据历史数据预测未来价值的好工具。...skforecast的一个显著优势是用户友好的文档，它清楚地解释了模型的功能和参数。如果您正在寻找一种轻松有效的方法来探索时间序列预测，skforecast是一个非常好的选择。
在时间序列预测领域中，模型的体系结构通常依赖于多层感知器(MLP)或Transformer体系结构。...基于Transformer的模型，如PatchTST和ittransformer也取得了很好的性能，但需要更多的内存和时间来训练。 有一种架构在预测中仍未得到充分利用:卷积神经网络(CNN)。...一个TCN负责编码未来的协变量，而另一个负责编码过去的协变量和序列的历史值。这样模型可以从数据中学习时间信息，并且卷积的使用保持了计算效率。...总结 BiTCN模型利用两个时间卷积网络对协变量的过去值和未来值进行编码，以实现有效的多变量时间序列预测。...在我们的小实验中，BiTCN取得了最好的性能，卷积神经网络在时间序列领域的成功应用很有趣，因为大多数模型都是基于mlp或基于transformer的。
时间序列预测一直是数据科学领域的一个热门研究课题，广泛应用于能源、金融、交通等诸多行业。传统的统计模型如ARIMA、GARCH等因其简单高效而被广泛使用。...而近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的预测模型也备受关注，表现出了强大的预测能力。 其中，Transformer模型因其出色的捕捉长期依赖关系的能力，一度被认为是解决时间序列预测问题的利器。...希望TiDE这一创新预测模型能为时间序列分析领域注入新的活力，为解决实际问题提供更多的可能性。...这是文献中广泛使用的时间序列预测基准。它与其他协变量一起跟踪电力变压器的每小时油温，是进行多元预测的绝佳场景。 导入库并读取数据 第一步自然是导入项目所需的库并读取数据。...它的全称是时间序列密集编码器，是一种基于多层感知机(MLP)结构的模型，专门设计用于处理多变量、长期的时间序列预测问题。
对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。...建模 ARIMA，一般应用在股票和电商销量领域 ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将结果变量做自回归（AR）和自平移（MA）。...支持向量回归（SVR） SVR最本质与SVM类似，都有一个缘，只不过SVM的保证金是把两种类型分开，而SVR的保证金是指里面的数据会不会对回归有帮助。...销售预测几乎是商业智能研究的终极问题，即便通过机器学习算法模型能够提高测试集的预测精度，但是对于未来数据集的预测，想做到精准预测以使企业利润最大化，还需要考虑机器学习模型之外的企业本身因素。...比如，企业的整体供应链能力等，如何将企业因素加入到机器学习模型之中，是未来预销售预测的一个难点与方向。因此，要想解决销售预测终极问题还有一段路要走。
分析时间序列的趋势和季节性，分解时间序列，实现预测模型 时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。...本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。...最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法的预测模型，来预测有趋势和/或季节成分的时间序列数据。...时间序列模式 时间序列预测模型使用数学方程(s)在一系列历史数据中找到模式。然后使用这些方程将数据[中的历史时间模式投射到未来。 有四种类型的时间序列模式: 趋势:数据的长期增减。...这种方法使用指数平滑来编码大量的过去的值，并使用它们来预测现在和未来的“典型”值。指数平滑指的是使用指数加权移动平均(EWMA)“平滑”一个时间序列。
这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...: 组合风向 Iws: 累计风速 s: 累积降雪时间 Ir: 累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。...我们可以使用之前博客中编写的 series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何用 Python 将时间序列问题转换为监督学习问题（https://machinelearningmastery.com...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?
时间序列预测（三）基于Prophet+XGBoost的销售额预测 前面我们介绍了如何使用Prophet和LSTM，不知道你们发现了没有，前者似乎太简单了，后者呢好像又很复杂。...已知的有，Prophet能很好的分解时间趋势，LSTM可以将其他信息加入训练，同样的如果没有时间序列，XGBoost也是可以训练其他信息进行预测的，那如果将Prophet分解的时间趋势也作为特征加入训练呢...是不是就兼顾了时间趋势和额外信息了。本文参考自将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果[1]。...，其他的一些因素也起到很重要影响 总结 基于Prophet、LSTM和Prophet+XGBoost这三种方法，相信大家在做时间序列预测相关的任务时，应该可以得心应手了～ 共勉～ 参考资料 [1] 将梯度提升模型与...Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果: https://segmentfault.com/a/1190000041681091
差分 差分是最常用的平稳化方法。理论上，经过足够阶数的差分之后任何时间序列都会变成稳定的，但是高于二阶的差分较少使用：每次差分会丢失一个观测值，丢失数据中所包含的一部分信息。...，应该尽可能地使用确定性去趋势的方法！...步骤二中，拟合季节变化St时需要注意观察序列的周期性规律是否明显，选择对应的模型。时间序列用于预测时，也是用Tt和St预测未来的发展变化。 步骤一中，长期趋势的拟合将在后面介绍。...简单移动平均法的结果比实际值存在滞后，二次移动可以避免这个问题 3.2....，但又因为它对残差信息的浪费不敢轻易使用。
那么书接上回，本篇文章我们将使用LightGBM模型对真实的市场收益进行预测，特别说明本文代码来自于Kaggle竞赛的第三名解决方案，我对部分代码进行了解读。...lag的移动平均，很显然，前lag-1个数据是不够求移动平均的，所以使用np.append()在序列最后补上了lag-1个‘1’，然后使用np.roll()把序列整体右移lag-1位，这样用np.array...另外非常重要的一点：我们通常理解的预测是用前一个时刻预测当前时刻，但是在这个方案中，“前一个时刻”实际是前一段时间（60，300，900）的F1、F2、F1_mean、F2_mean、F1_residual...如你所见，当我们把特征定义好后，使用lightGBM非常简单，get_Xy_and_model_for_asset()函数最终返回的是真实的target和对应的预测target。...提醒一下，train_split, test_split存储的都是时间戳，我们使用df_proc.loc[]函数，配合之前定义的features,就可以切分数据集了。
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