显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。 假设要预测其中一个变量。比如，sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢？...自回归是大多数单变量时间序列模型的基础。它主要分为两个步骤。 首先将(单变量)时间序列从一个值序列转换为一个矩阵。可以用用延时嵌入法（time delay embedding）来做到这一点。...这就是了被称为自回归分布式滞后方法。分布式滞后的意思指的是使用额外变量的滞后。 现在我们把他们进行整合，时间序列中一个变量的未来值取决于它自身的滞后值以及其他变量的滞后值。...代码实现 多变量时间序列通常是指许多相关产品的销售数据。我们这里以葡萄酒销售时间序列为例。当然ARDL方法也适用于零售以外的其他领域。 转换时间序列 首先使用下面的脚本转换时间序列。...全局预测模型通常涉及多达数千个时间序列量级也很大。 总结 本文的主要内容如下：多变量时间序列包含两个或多个变量；ARDL 方法可用于多变量时间序列的监督学习；使用特征选择策略优化滞后数。
Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。 实现流程 数据准备 收集和准备时间序列数据集。 处理缺失值和异常值。...模型评估和预测 评估模型的性能。 使用模型进行未来时间点的预测。 可视化预测结果和实际值。 代码实现 在这个示例中，创建一个模拟的多特征时间序列数据集，并保存为CSV文件以供使用。...然后，大家可以使用生成的CSV文件进行后续的LSTM时间序列预测模型的构建和训练。 完整代码实现 下面是完整的代码实现，包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练，以及模型评估和预测。 1....plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.show() 总结 通过生成模拟数据集并保存为CSV文件，我们可以使用上述步骤完成基于LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练
简读分享 | 龙文韬 编辑 | 乔剑博 论文题目 TARNet: Task-Aware Reconstruction for Time-Series Transformer 论文摘要 时间序列数据包含时间顺序信息...最近，有人尝试利用这些顺序信息，首先通过重构随机屏蔽时间段的时间序列值来预训练时间序列模型，然后在同一数据集上进行任务微调，最终证明任务性能的提高。然而，这种学习范式将数据重构与最终任务分离开来。...作者相信，通过重构重要的时间戳学习的表征将是改善任务性能的更好策略。...在这项工作中，作者提出了TARNet（任务感知重构网络），这是一种使用Transformer来学习任务感知数据重构的新模型，可以增强终端任务的性能。...具体来说，作者设计了一个数据驱动的掩蔽策略，使用来自终端任务训练的自我注意得分分布，对终端任务认为重要的时间戳进行采样。然后，作者屏蔽这些时间戳上的数据并重构它们，从而使重建工作具有任务意识。
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。...如何将你的时序预测问题作为一个分类预测问题来进行重构。 如何用不同的时间范围重构时序预测问题。 让我们开始吧。 重构预测问题的好处 重新审视你的问题，是探索对将要预测的事物的另一种观点。...在我们进入之前，我们来看一个作为案例的简单单变量时间序列预测最低日温的问题。 最低每日温度数据集 这个数据集描述了澳大利亚墨尔本市十年（1981-1990）的最低日温度。...20.7 20.6 24.8 17.7 13 16.7 21.5 25.0 20.7 20.6 24.8 17.7 15.5 概要 在本教程中，您了解了如何使用Python重构您的时间序列预测问题
神经网络诸如长短期记忆（LSTM）递归神经网络，几乎可以无缝地对多变量输入问题进行建模。 这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。...在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...学习该教程后，您将收获： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...比如： 对风向进行独热向量编码操作 通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况 考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的...如果你有时间，可以试试倒置一下，在前4年数据做训练，最后1年数据做测试。 下面的示例将数据集拆分为训练集和测试集，然后将训练集和测试集分别拆分为输入和输出变量。
这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...具有多滞后输入的多变量时间序列预测的完整示例如下所示： from math import sqrt from numpy import concatenate from matplotlib import...，您了解了如何将LSTM应用于多变量时间序列预测问题。...具体来说，你了解到： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。
本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...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。...最后，将输入（X）重构为 LSTM 预期的 3D 格式，即 [样本，时间步，特征]。 ?...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。 ?
数据准备 为了更好地了解多维时间序列，让我们来看看如何看图像，其实也不只有两个尺寸（高度和宽度），还有表示颜色的“深度”： 在时间序列的情况下，我们的图像只是一维的（在图上看到的），channels的角色扮演者不同值...你也可以从其他观点考虑——在任何时间戳我们的时间序列不代表一个单一的价，而是一个矢量（每天的开，高，收、低和成交量），但图片的metaphor是更加有用的去理解为什么我们今天将卷积神经网络应用于这个问题...代码如下： 训练过程 从上图我们可以清楚地看到网络训练充分（对于非常嘈杂的数据），训练集的损失随着时间的推移而减少，准确性增加。...而且，最重要的是，与上一期的单变量时间序列相比，我们表现能从58％提高到接近65％的精度！...关于回归 不预测二进制变量，可以预测实际值——次日回报或收盘价。 在以前的测试中，没有获得良好的效果。 ?
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10分钟本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。 使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。...我们先来了解两个主题： 什么是时间序列分析？ 什么是 LSTM？ 时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。...在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析： 单变量时间序列 多元时间序列 对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。...正如我们所见，只有一列，因此即将到来的未来值将仅取决于它之前的值。 但是在多元时间序列数据的情况下，将有不同类型的特征值并且目标数据将依赖于这些特征。...让我们看一下数据的形状： df.shape(5203,5) 现在让我们进行训练测试拆分。这里我们不能打乱数据，因为在时间序列中必须是顺序的。
时间序列的多尺度建模 多尺度是时序研究必须要考虑的问题。一方面，不同特征的周期模式有长有短，需要用不同尺度进行刻画。...通过利用频域分析，MSGNet有效地提取显著的周期性模式，并将时间序列分解为不同的时间尺度。此外，结合自注意机制捕获序列内部依赖关系。...引入自适应混合图卷积层，以自主学习每个时间尺度内不同序列之间的相关性。MSGNet具有自动学习可解释的多尺度序列间相关性的能力，即使在应用于分布之外的样本时，也表现出强大的泛化能力。...为了处理多尺度时间模式和通道间的依赖关系，提出将时间序列建模为多尺度子序列（patch），利用MLP来混合补丁内部和补丁间的变化以及通道间的相关性。...此外还设计了light-weight机制，捕捉不同特征的时序模式来增加预测的准确性。使得不同变量的时间序列能够拥有不同的模型参数集，从而提高准确性而不牺牲效率和内存使用率。
时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道，但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。...一个月里你每小时的平均心率，一年里一只股票的日收盘价，一年里某个城市每周发生的交通事故数。在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
在多元时间序列分类（MTSC）中，"Shapelet"是每个类别的判别性子序列，换句话说就是那些含有特定类别信息的时间序列子序列。...很明显，Shapelet与其类别的时间序列之间的距离远小于与其他类别时间序列的距离（见图1），这种覆盖能力使它们能有效代表时间序列。 二、如何识别shapelets?...Shapelet的发现是时间序列分类中的一个关键步骤，作者设计了Shapelet Filter用于学习Shapelets与输入时间序列之间的差异特征，这些差异特征包含了重要的类别特定信息。...本文模型 存在的问题：现有的模型使用的多是时间序列的通用特征，但忽略了每个序列的判别性特征。在处理整体模式相似，但次要特定细节存在差异，以及不平衡数时表现不佳。...包括两个阶段：首先，通过计算重构距离并选择最远的点来迭代地构建PIPs集合，进而提取Shapelet候选；其次，从每个类别中选出信息增益最高的Shapelets，以形成最终的Shapelet池。
因此，可以使用加法模型来描述对数变换的时间序列。 分解时间序列 分解时间序列意味着将其分成其组成部分，这些组成部分通常是趋势分量和不规则分量，如果是季节性时间序列，则是季节性分量。...分解非季节性数据 非季节性时间序列由趋势分量和不规则分量组成。分解时间序列涉及尝试将时间序列分成这些分量，即估计趋势分量和不规则分量。...在使用3阶简单移动平均值平滑的时间序列中，似乎存在相当多的随机波动。因此，为了更准确地估计趋势分量，我们可能希望尝试使用简单的移动平均值来平滑数据。更高阶。这需要一些试错，才能找到合适的平滑量。...为了估计可以使用加性模型描述的季节性时间序列的趋势分量和季节性分量，我们可以使用R中的“decompose（）”函数。该函数估计时间序列的趋势，季节和不规则分量。可以使用加性模型来描述。...自回归整合移动平均（ARIMA）模型包括时间序列的不规则分量的显式统计模型，其允许不规则分量中的非零自相关。 区分时间序列 ARIMA模型定义为固定时间序列。
这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。 本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...包含三块内容： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...三、数据集 这里使用空气质量数据集进行时间序列预测。...，第一步把日期时间合并为一个datetime，以便将其作为Pandas里的索引。...考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的。 2、定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 首先，分割训练集和测试集。
id=7oLshfEIC2 代码：https://github.com/kwuking/TimeMixer TL; DR：TimeMixer是一种基于多尺度融合架构的时序预测模型，它通过解耦多尺度时间序列的过去信息和未来预测...标题与作者 摘要 TimeMixer模型针对时间序列预测的复杂性提出了一个多尺度混合架构，旨在利用过去可分解混合（PDM）模块提取过去的关键信息，并通过未来多预测器混合（FMM）模块进行未来序列的预测。...主要工作和创新点 多尺度混合视角： 论文从一种新的多尺度混合视角来处理时间序列预测中的复杂时间变化，利用解耦变化和来自多尺度序列的互补预测能力。...模型框架 TimeMixer模型采用了一个多尺度混合架构，旨在解决时间序列预测中的复杂时间变化问题。...（点击文末阅读原文，即可跳转至论文原文链接） 结论 TimeMixer模型的主要贡献和特点可以总结如下： 多尺度混合架构：TimeMixer采用了创新的多尺度混合架构，有效处理时间序列数据在不同时间尺度上的变化
近日，来自华东师范大学和丹麦奥尔堡大学的科研人员合作，创新性地提出了一种基于时间和通道双向聚类架构的时间序列预测模型DUET，在多变量时间序列预测领域取得了巨大的突破。...DUET创新性的引入了一种时间和通道双向聚类架构，有效解决了时序分布漂移以及多变量时间序列中变量关系难以动态建模的难题。 研究背景 在实际应用中，描述不稳定系统的时间序列往往容易受到外部因素的影响。...复杂的通道间关系难以灵活建模 多变量时间序列预测任务中，建模不同通道之间的相关性至关重要，因为利用其他相关通道的信息往往可以提升特定通道的预测精度。...； CHC 通过硬聚类将多变量时间序列划分为互不相交的簇，在每个簇内使用 CD 建模方法，而在簇之间使用CI方法。...总结 论文提出了一种通用框架DUET，该框架通过在时间维度和通道维度上引入双向聚类来提升多变量时间序列的预测能力。
然后，我们将区域时间序列概况映射到一个全面的多模式，多尺度的皮质微结构图谱，包括微观结构，代谢，神经递质受体，细胞类型和层流分化。...图3 神经生理动力学的地形分布接下来，我们利用每个原始特征图和PC1图(即PCA加载)之间的单变量相关性，研究了第一个分量上的top-loading时间序列特征。...第一个潜在变量具有统计学意义，捕获了时间序列和微结构特征之间最大的协方差。图4 微结构的神经生理特征图4b显示了时间序列特征的空间地形和第一个潜在变量的微结构得分。...自相关测度多反映神经生理时间序列的线性相关结构，特别是长滞后自相关。...请注意，顶部加载特征列表包括其他时间滞后的线性自相关，48 ms滞后的自相关只是作为一个说明性的例子(补充图6描述了hctsa中包含的所有时间滞后的线性自相关加载的全部范围)。
尹成林 编辑 | 李仲深 论文题目 DA-Net: Dual-attention network for multivariate time series classification 摘要 多元时间序列分类是机器学习中越来越重要的问题之一...现有方法侧重于建立全局远程依赖关系或发现局部关键序列片段。然而，他们经常忽略来自全局和局部特征的组合信息。...在本文中，作者提出了一种基于双重注意力的新型网络（称为 DA-Net），用于挖掘多元时间序列分类的局部-全局特征。...对于 SSAW 层，较少的计算量保留了丰富的激活分数，以扩大捕获全局远程依赖关系的窗口范围。基于这两个精心设计的层，DA-Net 可以在建立全局远程依赖关系的过程中挖掘关键的局部序列片段。...实验结果表明，DA-Net 能够在多元时间序列分类上与最先进的方法实现最好的性能。
p=23947 摘要 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。...本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用。 关键字：分布滞后模型，时间序列，平滑，滞后效应，R。...这个框架的主要特点是定义了一个额外的维度来描述关联，它指定了暴露和结果之间在滞后维度上的时间依赖性。这个术语，借用了时间序列分析的文献，代表了评估影响滞后时暴露事件和结果之间的时间间隔。...给定定义的数据时间结构和简单的滞后维度定义，时间序列研究设计可提供多种优势来处理滞后影响，其中时间划分是由等间隔和有序的时间点直接指定的。...2.非线性和滞后效应 在本节中，我介绍了时间序列模型的基本公式，然后介绍了描述非线性效应和滞后效应的方法，后者通过简单DLM的模型来描述。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
