M4 竞赛数据集，我选择这个是因为它具有重复性（季节性）但不平滑的行为 平滑时间序列 平滑窗口大小的重要性 在平滑时间序列数据时，"窗口大小"是一个非常重要的参数，它决定了在任意给定点附近,我们考虑多大范围的数据来进行平滑...窗口大小为 10 现在让我们看看第一个窗口大小与原始时间序列的结果对比。...（窗口大小为 10）的原始和平滑时间序列 移动平均线的缺陷 移动平均线虽然简单，但它存在一些明显的缺陷。...（窗口大小为 25）的原始和平滑时间序列 在这里，Savitzky-Golay 滤波器非常出色地捕捉了时间序列的季节性，没有延迟，并消除了尖峰，而移动平均线将所有注意力集中在长期平均值上，丢失了信号中包含的许多信息...无论如何，移动平均线仍然可以用于计算时间序列的平均值，即使通过扩大 Savitzky-Golay 滤波器的窗口大小可以获得相同的结果（并且可能具有更好的精度），但如果有兴趣捕捉过程围绕的底层平均值，则可以评估使用它
这些只是被移动和缩放以捕获感兴趣信号在不同时间尺度上的信息的信号， 表示时间或者在作者案例中的上下文长度。...在图2（R）中，为了得到各种 Level 上与原始输入信号相等的近似信号的信号近似，近似系数进行加权平均操作，通过在特定 Level 的波束核上乘以该 Level 的近似系数得到。...在Haar小波的情况下，使用简单平均操作，作者取输入信号随核长变化的移动平均。在继续增加核长的平均值以达到上下文长度（当单个标量近似整个信号）之前，作者一直保持核长的增加。...这创建了允许某些嵌入坐标以不同速度移动的高架，其中从到的坐标与Transformer决定的速度相同，而从到的坐标线性地从与相同速度移动到最慢。...将词向量的解码器最后输出层之后，跟上2048个神经元的密度层，然后跟上与词汇大小相同大小的密度层。这三个模态中的词大小各异。对于文本8，为27，即字符数量加一个额外的空格标记。
通过在偶数频率上传输伪噪声（PN）序列，使训练符号的两半（按时间顺序）相同，而在奇数频率上使用零。...论文中指出： 符号时序恢复依赖于在时域内搜索具有两个完全相同的训练符号，这两个训练符号在通过信道后将保持相同，只是它们之间会由于载波频率偏移而产生相位差。...通过在偶数频率上传输伪噪声（PN）序列，使训练符号的两半（按时间顺序）相同，而在奇数频率上使用零。...这种时间偏移的信号用于以下目的： 相关计算：延迟块输出的信号会与原始信号的共轭相乘（通常在另一个处理块中完成）。...信号乘法（频率补偿）： 这个旋转向量与原始接收信号（通过 Delay 模块延迟一定时间以保持时序对齐）相乘，这实际上是将接收信号“旋转回去”以抵消频率偏移。
为了使可视化更简单，与核向量的点积不再显示，而是对每个具有相同核权重的输出元素发生。 为了确保输出序列与输入序列具有相同的长度，将应用一些零填充。...换句话说，输出序列中的元素只能依赖于输入序列中在它之前的元素。如前所述，为了确保一个输出张量与输入张量具有相同的长度，我们需要进行零填充。如果我们只在输入张量的左侧填充零，那么就可以保证因果卷积。...与最后一个输出元素相比，它的内核窗口向左移动了1，这意味着它在输入序列中最右边的依赖项是输入序列中倒数第二个元素。根据归纳，对于输出序列中的每个元素，其在输入序列中的最新依赖项与其本身具有相同的索引。...为了训练我们的TCN网络进行预测，训练集将由给定时间序列的等大小子序列对(输入序列、目标序列)组成。目标序列将是相对于其各自的输入序列向前移动一定数量output_length的序列。...此外，为了使问题的计算量减少，我们将每天的平均能源生产量取平均以获得每日的时间序列。
这将为我们提供新模型的比较点。请注意，在计算误差之前，我们先对预测进行了反标准化，以确保以与原始数据相同的单位。...由于数据集的准备方式，我们必须移动预测，以使它们在x轴上与原始数据集对齐。准备好之后，将数据绘制成图表，以蓝色显示原始数据集，以绿色显示训练数据集的预测，以红色显示看不见的测试数据集的预测。...使用窗口方法进行回归的LSTM我们还可以使用多个最近的时间步长来预测下一个时间步长。这称为窗口，窗口的大小是可以针对每个问题进行调整的参数。...我们可以使用较大的窗口大小重新运行上一部分中的示例。...像上面的窗口示例一样，我们可以将时间序列中的先前时间作为输入，以预测下一时间的输出。我们可以将它们用作一个输入函数的时间步长，而不是将过去的观察结果作为单独的输入函数，这确实是问题的更准确框架。
一个biRNN包括前向和后向RNN。前向RNN 按顺序读取输入向量并计算前向隐状态序列 。后向RNN 逆序读取序列，得到一个后向隐状态序列。将前向隐状态和后向隐状态联系起来，得到每个单词的注释。...然后用一个以源位置p_t为中心的窗口来计算上下文向量c_t，即窗口中源隐状态的加权平均。...在这种模型类型中，通过比较当前的目标隐状态h_t和每个源隐状态h¯s，得出一个可变长度的排列向量a_t，其大小等于源侧的时间步长数： 这里，score被称为基于内容的函数，考虑三种不同的选择： 此外...然后，推导上下文向量c_t为窗口[pt-D, pt+D]内源隐状态集合的加权平均；D是根据经验选择的。与全局方法不同，现在的局部排列向量a_t是固定维度的，即∈R^2D+1。...在全局和局部方法中，attention 的决策是独立进行的。在标准机器翻译中，在翻译过程中经常保持一个coverage 集以跟踪哪些源词已被翻译。
Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ： 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。...比如，DataFrame 是 Series 的容器，而 Series 则是标量的容器。使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。...此外，通用 API 函数的默认操作要顾及时间序列与截面数据集的方向。...大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构的值都是可变的，但数据结构的大小并非都是可变的，比如，Series 的长度不可改变，但 DataFrame 里就可以插入列。
时序平滑 平滑的主要目的是消除数据中的噪声或波动，从而使数据更易于分析和解释。例如简单移动平均和单、双和三重指数平滑方法。...残差（Residuals）：表示除了趋势和季节性之外的随机波动或未解释的部分。 滚动计算（Rolling） 滚动计算是指基于固定窗口大小的滚动基础上计算的特征。 遍历每个指定的窗口大小。...对每个窗口大小，计算滚动窗口内数据的统计函数，如平均值、标准差等。 对计算结果重命名列名，以表示窗口大小。 将原始数据框和滚动计算的结果连接起来，返回包含所有特征的新数据框。...CID特征：用于计算时间序列的复杂度。 平均绝对变化：时间序列数据的平均绝对变化量。 平均二阶中心导数：时间序列的平均二阶导数。 方差大于标准差的值：检查时间序列数据中方差是否大于标准差。...方差指数：衡量时间序列数据中的方差指数。 对称性检查：检查时间序列数据的对称性。 是否存在重复的最大值：检查时间序列数据中是否存在重复的最大值。 局部自相关：计算时间序列数据的局部自相关性。
为了估计可以使用加性模型描述的非季节性时间序列的趋势分量，通常使用平滑方法，例如计算时间序列的简单移动平均值。 “TTR”R包中的SMA（）函数可用于使用简单的移动平均值来平滑时间序列数据。...为了检查预测误差是否正态分布为均值为零，我们可以绘制预测误差的直方图，其中覆盖的正态曲线具有平均零和标准差与预测误差的分布相同。...这具有良好的直观感，因为水平在时间序列上发生了相当大的变化，但趋势分量的斜率b保持大致相同。相反，伽马值（0.96）很高，表明当前时间点的季节性成分估计仅基于最近的观察。...第二个差异的时间序列（上图）在均值和方差中似乎是平稳的，因为序列的水平随时间保持大致恒定，并且序列的方差随时间显得大致恒定。因此，似乎我们需要将裙子直径的时间序列区分两次以实现固定系列。...根据“arima（）”R函数（上图）的输出，在拟合ARIMA（0,1,1）模型的情况下，theta的估计值（在R输出中给定为'ma1'）为-0.7218到国王死亡的时间序列。
FTS 数据预处理实践 2.1 去噪 金融时间序列数据（尤其是股票价格）会随着季节、噪声和自动校正而不断波动。传统的预测方法使用移动平均和差分来减少预测的噪声。...最后，滚动窗口方法通常是最有用的方法之一，因为它尤其适用于长时间运行的 FTS 算法。实际上，该模型输出多个滚动数据窗口的平均验证误差。而这意味着最终获得的值更能代表最近的模型性能。...TCN 架构中的卷积是因果卷积，这意味着从将来到过去不存在信息「泄漏」； 2. 该架构可以像 RNN 一样采用任意长度的序列，并将其映射到相同长度的输出序列。...为了完成第一点，TCN 使用 1D 全卷积网络（FCN），每个隐藏层的长度与输入层相同，并用零填充（长度为 kernel size − 1）来保持后续层与之前层长度相同。...对于一维序列输入 x ∈ R^ⁿ 和滤波器 f:{0,…,k−1}→R，序列元素 s 的扩张卷积运算 F 可定义为： 其中 d 是扩张因子，k 是滤波器大小，s-d·i 代表过去的方向。
KDJ 时间序列中常用预测技术 一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。 1. 移动平均法 (MA) 1.1....简单移动平均法 设有一时间序列y1,y2,..., 则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数. 1.2 趋势移动平均法 当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况...时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。...指数平滑法 移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。 指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。...语法编辑窗口 B. 数据编辑窗口 C. 结果输出窗口 D.
trainScore = math.sqrt(mean_squared_error(trainY[0], trainPredict[:,0])) 请注意，在计算误差之前，我们先对预测进行了反标准化，以确保以与原始数据相同的单位...最后，我们可以使用模型为训练和测试数据集生成预测，以直观地了解模型的技能。 由于数据集的准备方式，我们必须移动预测，以使它们在x轴上与原始数据集对齐。...使用窗口方法进行回归的LSTM 我们还可以使用多个最近的时间步长来预测下一个时间步长。 这称为窗口，窗口的大小是可以针对每个问题进行调整的参数。...148 121 135 148 148 我们可以使用较大的窗口大小重新运行上一部分中的示例。...像上面的窗口示例一样，我们可以将时间序列中的先前时间作为输入，以预测下一时间的输出。 我们可以将它们用作一个输入函数的时间步长，而不是将过去的观察结果作为单独的输入函数，这确实是问题的更准确框架。
每个流都是唯一的，并且具有开始和结束序列。为了使数据令牌化，与每个流相关联的IP包中的字节数被聚合到大小固定的 bin（x）中，每个 bin 包含 10 ms 内的数据。...这种将原始数据标记为离散bin的方法可以通过多个LSTM层进行时间序列预测，以了解EF和MF之间的关系。...然而它采样的序列窗口的大小是固定的，这使得它只能学习具有特定序列长度的模式。...因此，为了在一系列窗口序列大小上进行扩展和建模，本文使用具有不同序列大小的多个LSTM，并将其输出联合收割机组合起来，以创建短期和长期时间模型。...图2展示了所提出的架构，其中有一组并行LSTM层，每个 LSTM 都有唯一的序列或窗口长度，输出是固定大小的，并通过 MLP 层连接，这反过来又提供了输出检测的能力。
这种确认方式称为累积确认 传输层保证端到端可靠性 确认号字段值问题见《计算机网络》p159 TCP协议使用的流量控制是可变大小的滑动窗口协议 TCP协议所具有的特性 超时重传、捎带应答、拥塞控制 TCP...TCP提供这种服务，而UDP没有 P9 通过链路或速率R发送大小为L的对象的时间是L / R....平均时间是物体的平均大小除以R： Δ\DeltaΔ =(850,000位)/(15,000,000位/秒)= 0.0567秒 链路上的流量强度由β\betaβΔ\DeltaΔ=(16个请求/秒)(0.0567...如果缓存满足请求，响应时间大约为零（以概率0.4发生）; 缓存未命中的平均响应时间为0.124秒+ 3秒= 3.124秒（40％的时间发生）。...这些ACK是它的窗外。 b) 真正。基本上通过相同的情况（a）中。 c) 真正。 d 真。注意，以1，SR，GBN的窗口大小，和交替位协议在功能上等同。
在冒泡排序中，只有交换才可以改变两个元素的前后顺序。为了保证冒泡排序算法的稳定性，当有相邻的两个元素大小相等的时候，我们不做交换，相同大小的数据在排序前后不会改变顺序。所以冒泡排序是稳定的排序算法。...插入排序的工作原理：通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。...步骤 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序； 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描； 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置； 重复步骤 3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置...在插入排序中，对于值相同的元素，我们可以选择将后面出现的元素，插入到前面出现元素的后面，这样就可以保持原有的前后顺序不变，所以插入排序是稳定的排序算法。 第三，冒泡排序的时间复杂度是多少 ？...冒泡排序和插入排序的时间复杂度都是 O(n2)，都是原地排序算法，为什么插入排序要比冒泡排序更受欢迎呢 ？ 这里关乎到 逆序度、满有序度、有序度。 有序度：是数组中具有有序关系的元素对的个数。
WISDM数据集是一个广泛用于运动估计研究的基准数据集，它包含了多个视频序列，每个序列都记录了摄像头在不同方向上移动时捕捉到的图像。...类型：最大池化（Max Pooling）：取局部区域最大值平均池化（Average Pooling）：取局部区域平均值参数：池化窗口大小：通常为2×2步幅：通常与窗口大小一致1.3 激活函数层（Activation...数据清洗与读取：从指定路径的文本文件中读取原始数据，该文件包含了多个以逗号分隔的条目。清洗数据，移除不完整的条目，确保每行数据都包含参与者ID、活动标签和三个传感器信号。...准备WISDM数据集，使其适合用于CNN网络模型的训练和测试。通过滑窗处理，可以将原始的长时间序列传感器数据转换为固定大小的短时间序列数据，这有助于训练卷积神经网络等模型进行人类活动识别。...通过一系列数据处理步骤，我们将原始的长时间序列传感器数据转换为适合CNN模型训练的固定大小的短时间序列数据。
Savitzky-Golay滤波图片移动平均Moving Average移动平均（Moving Average）是一种最简单的数据平滑方法，用于平滑时间序列数据。...它通过计算一定窗口内数据点的平均值来减少噪音，同时保留数据的趋势。移动平均可以是简单移动平均（SMA）或指数加权移动平均（EMA）。...简单移动平均（SMA）： 简单移动平均是一种通过计算数据点在一个固定窗口内的平均值来平滑数据的方法。窗口的大小决定了平滑程度。...局部性：Loess平滑主要关注数据的局部趋势，而不是全局趋势，这使它特别适用于具有复杂、非线性趋势的数据。可调参数：Loess允许用户指定平滑窗口的大小或带宽，以控制局部模型的拟合程度。...时频局部性：与傅立叶变换不同，小波变换具有时频局部性，可以在时间和频率上同时分析信号。这使得它在分析非平稳信号和非线性信号时非常有用。
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