如何使用tidyverse计算截面相关性的时间序列_R分组时间序列与tidyverse的相关性_计算时间序列的滚动相关性 - 腾讯云开发者社区

本文介绍一篇来自四川大学、香港科技大学、北京理工大学联合发表的多元时间序列预测论文。该工作提出了MSGNet，旨在使用频域分析和自适应图卷积捕获多个时间尺度上的变化序列间相关性，弥补了上述领域空白。...，旨在使用频域分析和自适应图卷积捕获多个时间尺度上的变化序列间相关性。...研究者以下图为例，其中在时间尺度1上，我们可以观察到两个时间序列之间的正相关，而在较短的时间尺度2上，我们可能会注意到它们之间的负相关。通过使用基于图的方法获得了两个不同的图结构。...识别输入时间序列的尺度； 2. 使用自适应图卷积模块揭示与尺度相关的序列间相关性； 3. 通过多头注意力捕捉序列内相关性； 4. 使用SoftMax函数自适应地聚合来自不同尺度的表示。...在这里，ScaleGraphBlock表示构成MSGNet层核心功能的操作和计算。 02 Scale Identification 研究者的目标是通过利用不同时间尺度上的序列间相关性来提高预测精度。

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如何使用Python来计算公交发车时间

问题描述：公交车每天会按照一定间隔发车,由于不同时间段经过拥堵路段的用时不-样，所以给定路线下公交车每趟(每车次)行驶时间差异也很大，现在给出某路线某天各车次公交车离开始发站和到达终点站的时间，请求出该天耗时最长车次的行驶时间...之后两个时间表示起始时间，时间给出方式为小时+分钟的形式，如S 0830 1210表示8点30分离开始发站，12点10分达到终点站。...输出说明: 耗时最长的车次的行驶时间，比如耗时最长车辆的始发时间是0830到1025,那么输出1H55M。...解决方案：通过题目我们可以发现题目的本意是求两点之间的时间，所以首先应该思考如何在题目给的格式下计算时间差，我们可以将时间分成两部分分开计算，利用取整和取余算出时间传入一个新列表然后找出最大最小输出...进行格式的处理方便计算 N = int(input()) list2 = [] while N>0: list1 = list(map(str,input().split())) 计算时间 a = (abs

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如何使用Python基线预测进行时间序列预测

建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...完成本教程后，您将知道：计算时间序列预测问题的性能基线的重要性。如何在Python中从头开发一个持久化模型。如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。让我们开始吧。...准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能，以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。...这可以用于时间序列，但不可以用于时间序列数据集中与序列相关的结构。与时间序列数据集一起使用的等效技术是持久性算法。持久性算法使用前一时间步的值来预测下一时间步的预期结果。...结论在本教程中，您了解到了如何建立Python时间序列预测问题的基准性能。具体来说，你了解到：建立一个基线和你可以使用的持久化算法的重要性。如何从头开始在Python中实现持久化算法。

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如何使用带有Dropout的LSTM网络进行时间序列预测

在本教程中，您将了解如何在LSTM网络中使用Dropout，并设计实验来检验它在时间序列预测任务上的效果。...完成本教程后，您将知道：如何设计一个强大的测试工具来评估LSTM网络在时间序列预测上的表现。如何设计，执行和分析在LSTM的输入权值上使用Dropout的结果。...递归神经网络正则化方法 Dropout在递归神经网络中的基础理论应用利用Dropout改善递归神经网络的手写字迹识别性能概要在本教程中，您了解了如何使用带有Dropout的LSTM模型进行时间序列预测...具体来说，您学习到：如何设计一个强大的测试工具来评估LSTM网络的时间序列预测性能。针对时间序列预测问题，如何配置LSTM模型输入连接权重的Dropout。...针对时间序列预测问题，如何配置LSTM模型递归连接权重的Dropout。对于LSTM模型中使用Dropout依然有所困惑？在下面的评论中提出您的问题，我会尽我所能给出答复。

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如何重构你的时间序列预测问题

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。...把温度看成一个线性变换可能并不会使问题变得简单且更容易预测，但它有可能会刺激新想法的生成，甚至产生可能让你考虑的新数据来源。它也可以帮助你更清楚地思考如何使用预测以及对预测价值的实际要求是什么。...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。

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时间序列数据的存储和计算-知乎系列介绍

知乎上关于时间数据的存储与计算的系列介绍....作者：木洛主要包括： [1] - 时间序列数据的存储和计算 - 概述 - 2018.01.07 [2] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一） - 2018.01.07 [3] -...时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（二） - 2018.01.07 [4] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（三） - 2018.01.07 [5] - 时间序列数据的存储和计算

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Kats时间序列开源库的使用笔记

Kats是一个用于分析时间序列数据的工具箱，是一个轻量级、易于使用和可推广的框架，用于执行时间序列分析。...一个度量系统的稳态行为是通过使用向量自回归(VAR)模型建模时间序列之间的线性相关性来预测的。...趋势窗口是基于窗口内时间序列的增加或减少的单调性来检测的，而不是窗口内时间序列值变化的幅度。...在预测之前，我们首先检测时间序列的季节性，如果检测到季节性，则对其进行去季节性化，然后对计算出的预测进行重新季节性化 Hyndman 和 Billah (2003) 表明 Theta 方法和带有漂移的简单指数平滑效果接近...在 Kats 中，我们使用这个底层模型来计算 ThetaModel 的预测区间。使用方法和ProphetModel类似：它的参数初始化模型，然后调用 fit 和 predict 方法。

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AI 技术讲座精选：如何在时间序列预测中使用LSTM网络中的时间步长

在本教程中，我们将研究Python 中滞后观察作为LSTM模型时间步长的用法。在学完此教程后，你将懂得：如何开发出测试工具，系统地评测时间序列预测问题中的LSTM时间步长。...利用LSTM网络进行时间序列预测时如何使用时间步长照片由 YoTuT拍摄并保留部分权利教程概览本教程分为4部分。...转化序列数据使其呈静态。具体来说，就是使用 lag=1差分移除数据中的增长趋势。将时间序列问题转化为监督学习问题。...将重复次数增至30或100次可能或得出更加可靠的结果。总结在本教程中，你学习了如何研究在LSTM网络中将滞后观察作为输入时间步长使用。...具体而言，你学习了：如何开发强大的测试工具，应用于LSTM输入表示试验。 LSTM时间序列预测问题中如何将滞后观察作为输入时间步长的使用。如何通过增加时间步长来增加网络的学习能力。

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使用RobustPCA 进行时间序列的异常检测

而RobustPCA通过将时间序列矩阵分解为两个组件来解决这个问题:捕获潜在趋势的低秩组件和解释异常值的稀疏组件。...在给定一个时间序列矩阵X, RobustPCA分解可表示为: X = L + S 这里的，L为低秩分量，S为稀疏分量。...RobustPCA使用示例在Python中，robust_pca包提供了一个易于使用的基于ADMM算法的RobustPCA实现。...下面是一个使用robust_pca包来分解时间序列矩阵X的例子: import numpy as np from robust_pca import RobustPCA # Create a...RobustPCA的应用鲁棒主成分分析可以应用于广泛的时间序列预测和异常检测任务，包括: 金融市场分析:RobustPCA可用于分析高维金融时间序列数据，如股票价格、交易量和经济指标。

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在时间序列中使用Word2Vec学习有意义的时间序列嵌入表示

所以出现了很多为时间序列数据生成嵌入的方法， Time2Vec 作为与模型无关的时间表示，可用于任何深度学习预测应用程序。Corr2Vec，通过研究它们的相互相关性来提取多个时间序列的嵌入表示。...所有停车区的每小时占用率所有停车场的每日入住率模型如何将 Word2Vec 应用于时间序列数据？将 Word2Vec 应用于文本时，首先将每个单词映射到一个整数。...在每个间隔中关联一个唯一标识符，该标识符指的是可学习的嵌入。在离散化可以使用的时间序列之前，应该考虑对它们进行缩放。在多变量环境中工作时，这一点尤为重要。...所以需要以统一的方式应用离散化来获得唯一的整数映射。考虑到我们这里使用的是停车数据，所以使用占用率序列（在 0-100 范围内归一化）可以避免误导性学习行为。...每个分箱时间序列的二维嵌入可视化通过扩展所有时间序列的嵌入表示，我们注意到小时观测和每日观测之间存在明显的分离。每个时间序列中所有观测数据的二维嵌入可视化这些可视化证明了本文方法的优点。

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如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？

但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。...接下来，计算Q和K之间各个周期的相关系数，选择相关系数最高的top k，这k个周期代表着Q和K的高相关性周期。...id=0EXmFzUn5I 在长周期的时间序列预测问题中，如何平衡运算复杂度以及缩短两个时间点之间的交互距离一直是研究的焦点（如下表为各个模型的运算复杂度及两点最长路径）。...对于特征的输入，TFT也进行了详细设计，在每个时间步的输入特征上，都会使用一个特征选择模块（一个attention）给当前时间步每个特征计算重要性。...右侧图表示使用的无监督预训练数据量越大，最终的时间序列预测拟合效果越好。

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如何检测时间序列中的异方差（Heteroskedasticity）

时间序列中非恒定方差的检测与处理，如果一个时间序列的方差随时间变化，那么它就是异方差的。否则数据集是同方差的。异方差性影响时间序列建模。因此检测和处理这种情况非常重要。...检测异方差性你可以使用统计检验来检查时间序列是否为异方差序列。其中包括以下内容。...这些函数的输出是相应测试的p值。下面介绍如何将此代码应用于图1中的时间序列。...Goldfeld-Quandt检验就是使用这种类型的数据分折来检验异方差性。它检查两个数据子样本的残差方差是否不同。数据转换解决时间序列异方差问题的一个常用方法是对数据进行变换。...：如果方差不是恒定的则时间序列是异方差的; 可以使用统计检验来检验一个时间序列是否为异方差序列。

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如何建模时间序列的不确定性？

点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，预测未来每个时间点的具体值。这种问题定义虽然简单直接，但是也面临着一些问题。...对时间序列进行概率分布或区间估计的方法主要有两种，这篇文章给大家详细介绍一下这两种方法，以及采用这两种方法的经典时间序列预测论文。...时间序列历史干货笔记推荐如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...层次时间序列预测指南 Spatial-Temporal时间序列预测建模方法汇总 12篇顶会论文，深度学习时间序列预测经典方案汇总 1 方法1：建模概率分布第一种方法是直接对未来时间序列的概率分布进行建模...首先假设，待预测的时间序列在每个时间步的取值都服从某种分布，DeepAR对于实值时间序列采用高斯分布的假设。因此，问题转换为，预测每个时间步高斯分布的均值和方差。

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如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作？

在时间序列数据处理中，有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。...解决方案下面是一种基于 Java 的解决方案，可以实现对时间序列数据的每 x 秒进行分组。首先，我们需要定义一个数据结构来表示时间序列数据点，包括时间戳和数值。...，我们首先获取时间序列数据的起始时间和结束时间，并将当前时间初始化为起始时间。...for (List group : groupedData) { // 对每个时间窗口的数据进行处理 // 例如，计算平均值、最大值、最小值等}总结本文介绍了如何使用...Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组。

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如何使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔（文末含PPT）

编者的话：搞好SQL可以做很多事情，比如说可以解决海盗分金的问题，可以用SQL把大象装进冰箱，还可以用SQL解决环环相扣的刑侦推理问题，近期，有位读者朋友投稿了“使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔”，...环境 ---- Oracle 11.2.0.4 1.记录每次吃奶时间 2.计算吃奶时间间隔 1....可以看到ID=9这条记录的LABEL='L',也就是说这次吃奶量非常少。 2.计算吃奶时间间隔 ---- 也许有人禁不住会问，你这么简单的需求还把它弄到Oracle数据库里，还用SQL计算实现。...废话不多说，来看如何用分析函数显示上次喂奶时间L_TIME： select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t; test...当然目前数据还比较少，后续数据多了才可以更准确的反映出异常的比例。因为会经常查询到这个间隔时间。将这个两个语句分别保存为v1.sql和v2.sql，方便后续使用。

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如何在合并单元格使用公式计算装车时间

今晚在学员群里看到一个很有挑战性的问题大概的数据案例如下第一想法是使用INDIRECT函数,例如第一个合并单元格,可以用下面得出答案 =INDIRECT("C7")-INDIRECT("B2"...) 据此反推我们要得到每一个合并单元格的开始行行号以及结束行行号首先我们用ROW函数列出行号 =ROW() 接下来如何获得每个单元格最开始的行号(例如2)和最末尾的行号(例如7)呢,这需要根据合并单元格数量进行分组...+组员数-1 使用MATCH函数找到第一个分组号,返回对应的辅助列1的内容,就是合并单元格最开始的行号在第一个思路的基础上,加上分组组员数量,减1,即得到末尾行号回到最开始的思路 =INDIRECT...("C7")-INDIRECT("B2") 我们有了7和2,所以可以直接套了.但是得出来是一串数字,所以需要用TEXT函数美化一下得出来还不够啊,我们还得处理下格式,变成装车时间(K列)一样的简单...如果你担心合并单元格的提示,那都是多余的.看看这篇就会懂的

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如何在合并单元格使用公式计算装车时间

提问今晚在学员群里看到一个很有挑战性的问题图片 [图片] 大概的数据案例如下 [在这里插入图片描述] 解答第一想法是使用INDIRECT函数,例如第一个合并单元格,可以用下面得出答案 =INDIRECT...据此反推我们要得到每一个合并单元格的开始行行号以及结束行行号首先我们用ROW函数列出行号 =ROW() [在这里插入图片描述] 接下来如何获得每个单元格最开始的行号(例如2)和最末尾的行号(例如7...最开始的行号=第一个合并单元格分组号最末尾的行号=第一个合并单元格分组号+组员数-1 [在这里插入图片描述] 使用MATCH函数找到第一个分组号,返回对应的辅助列1的内容,就是合并单元格最开始的行号...所以需要用TEXT函数美化一下 [在这里插入图片描述] 得出来还不够啊,我们还得处理下格式,变成装车时间(K列)一样的简单,格式刷一键刷....如果你担心合并单元格的提示,那都是多余的.看看这篇就会懂的你眼所见,并不一定是真的 [在这里插入图片描述]

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使用 Pandas resample填补时间序列数据中的空白

本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。原始数据出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数在pandas中一个强大的时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列的规则。...如果我们在同一粒上调用重采样的话对于识别和填补时间序列数据的空白是非常有用的。例如，我们正在使用的原始数据集并不是每天都有数值。利用下面的重样函数将这些间隙识别为NA值。...在上述操作之后，你可能会猜到它的作用——使用后面的值来填充缺失的数据点。从我们的时间序列的第一天到第2到第4天，你会看到它现在的值是2.0(从10月5日开始)。...总结有许多方法可以识别和填补时间序列数据中的空白。使用重采样函数是一种用来识别和填充缺失的数据点简单且有效的方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备和清理数据。

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使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现

我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验，并且进行可视化让我们看看下面的时间序列: 如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇...把看起来相似的波形分组——它们有相似的形状，但欧几里得距离可能不低距离度量一般来说，我们希望根据形状对时间序列进行分组，对于这样的聚类-可能希望使用距离度量，如相关性，这些度量或多或少与波形的线性移位无关...例如，除了对角线元素外，square & cos之间的相关形状与square和square之间的相关形状非常相似所有的形状都可以很容易地使用相关热图组合在一起——因为类似的波形具有非常高的相关性(sin-sin...低或负的平均轮廓分数(接近-1)表明重叠或形成不良的集群。 0左右的分数表示该点位于两个簇的边界上。聚类现在让我们尝试对时间序列进行分组。...欧几里得距离与相关廓形评分的比较轮廓分数表明基于相关性的距离矩阵在簇数为4时效果最好，而在欧氏距离的情况下效果就不那么明显了结论总结在本文中，我们研究了如何使用欧几里得距离和相关度量执行时间序列聚类

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AAAI 2024 | MSGNet：学习多尺度序列之间的相关性以进行多元时间序列预测

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