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有没有人试图预测时间序列数据中的特定模式？ 例如:在特定的时间内，时间序列中的某些变量会出现巨大的上升峰值……我该如何构建一个模型来预测下一次出现的峰值？ 如果有人在这方面工作，请务必回复。我尝试将特定的一系列数据转换为NumPy数组，并尝试输入model.But，但这是不允许的。 这里<em
浏览 9提问于2020-07-16得票数 0
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我正在建立一个时间序列预测模型来预测气候数据中的一些模式。📷虽然我仍在考虑我的方法(LSTM，指数平滑等)，但我将不得不处理这种不平等的观测分布。是否有平衡时间序列观测的
浏览 0提问于2020-04-15得票数 3
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有什么方法可以预测信号？
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我有大量的信号数据集(由时间序列组成)。所有时间序列都描述相同的过程，但每个序列都有不同的持续时间(点数)。在这些时间序列的基础上，对神经网络进行训练，然后给出一个新的时间序列作为输入，并对进一步的100个点进行预测。我有两个问题：
有哪些转换可以将所有信号缩小到一个大小？解决这些问题(<em
浏览 0提问于2021-07-26得票数 1
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我是时间序列预测领域的新手。我正在寻找一个需求预测模型来预测产品何时会在网上超市销售一空(当提前知道供应时)。另外，有人能给我一些时间框架来开发这种模式吗？由于我需要考虑的</e
浏览 0提问于2018-12-30得票数 3
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RNN只需要一个输入就能工作吗？
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我们有一个时间序列data.Is，可以创建一个RNN，这样在数据(如fig1中所示的).If中只有韧窝子(或特性)--是的，它能正确识别时间序列数据中的模式吗？出现混乱是因为只有神经元(图2中的黄色到蓝色)信息被传递给output.Is，它足以预测时间序列数据中的模式？
浏览 0提问于2019-02-01得票数 1
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1小时块的时间序列分类
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我正在对时间序列做一些分析。时间序列由3个通道组成，包含5分钟间隔数据。我想要的是给它一个1小时的5分钟间隔数据，它会根据整个1小时的时间来对它进行分类，并根据训练数据提取时间序列如何查找每个类别的模式。我有许多1小时序列的5分钟间隔数据，这些数据被分类为一个特定的类别，我希望能够有一个深度学习模型来检测这些样本之间的模
浏览 0提问于2019-11-13得票数 1
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传统的p阶时间序列模型考虑的时间周期小于或等于p，我想知道是否有一个考虑时间大于或等于p的模型。
然而，我想要一种形式上的模式：为什么我需要它？用于预测。假设我想要一个时间序列模型，它可以提前3天预测某件事情。第三订单的传统模式对我没有帮助，因为它还需要前天和
浏览 2提问于2020-06-04得票数 0
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如何使用机器学习算法预测容错？
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第0、1、2、3列是四种时间序列数据。当机器正常时，它会给出正常的可预测数据。在故障模式下是完全不同的。在故障模式下是明显不同的，接近于零。 我需要预测机器何时处于故障模式和故障模式？
浏览 38提问于2020-03-06得票数 0
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我有：
我现在的模式：model.add(keras.layers.LSTM(hidden_nodes, input_dim=num_features, input_length
浏览 4提问于2017-08-29得票数 1
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给定一个时间序列，我有一个多步预测任务，在这个任务中，我想预测与给定时间序列中的时间步骤相同的次数。如果我有以下模式：lstm = LSTM(units=100, activation='relu')(input1意味着我将有n_timesteps预测</e
浏览 11提问于2022-03-22得票数 1
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我的应用程序场景类似于前一个但是我想用python和LSTM来实现它。我读过一些关于RNN时间序列和单词分类的资料，我知道RNN如何在时间序列中预测结果，但我很困惑如何在时间序列</e
浏览 1提问于2017-10-17得票数 3
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我正试图在Keras中对时间序列数据进行人工神经网络训练。我有三个数据向量，它们被分解成滚动窗口序列(即向量l)。np.array([l[i:i+window_size] for i in range( len(l) - window_size)])
目标向量被类似地加窗，因此神经网络输出是对下一个window_size时间步数的目标向量的预测我从人工神经网络中收集到的唯一输出是下面的情节。目标矢量为蓝色，预
浏览 2提问于2017-04-22得票数 0
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对于与时间相关的问题，例如股票预测：为什么，对于训练，我们只需要300天的价格？我知道这是LSTM模型的工作方式，但是考虑到其他299天模型的价格不是很有用吗？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
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我在不同的数据集上运行了LSTM和SVR模型，样本值在1-4000之间，并且SVR中的MAPE始终小于通过LSTM获得的MAPE。我希望有任何反馈意见和任何链接到文章或论文(到目前为止，我发现了非常不同的意见)。
浏览 0提问于2019-06-28得票数 0
我查阅了使用DL进行时间序列预测的文献，以及我所读到的所有方法，在以前的时间步骤中只使用感兴趣的变量来预测相同的时间步骤变量(t+1)。除了在时间融合转换器中，我没有找到以某种方式包含协变量信息的任何方法。提前感谢
浏览 0提问于2021-08-31得票数 0
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为了预测新的价值，我为时间序列建立了一个模型。更好的标准是AIC和BIC，还是预测误差之间的比较？在最后一种情况下，我必须在训练和测试中拆分dataset，而在第一种情况下没有必要，这减少了实现的时间。
谢谢!
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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角点载荷模型
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当在keras中将模型(以前处理过)加载到LSTM网络时，它是否包括网络中的培训数据(显式)？
如果不是，(load model)如何帮助预测时间序列中的模式。
浏览 3提问于2018-05-29得票数 0
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消除时间序列预测中的季节性
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在时间序列预测中，我们去除了“季节性”成分，以便更好地拟合模型，并有更好的预测能力。但是为什么呢？如果我给出一个极端的例子:如果我有一个罪恶的波，我不会移除它的季节性成分。因为它本身的结构更容易预测(因为它有一个易于识别的模式)。我说错了吗？
浏览 0提问于2022-04-27得票数 2
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假设我有一个.csv文件，它有两个属性，分别是日期和该日期的gms\收入值。有没有可能应用线性回归来预测特定日期的GMS值，或者这属于时间序列回归分析?我是机器学习的新手，所以任何帮助都将是appreciated.Thank你。this is the csv file and it has around 1800 records.
浏览 17提问于2019-03-14得票数 0
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预测在线学生成绩的时间序列模型？
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我有一个数据集，里面有在线学生的日常活动(花费的时间，观看的视频等)。根据这些数据，我想预测每个学生是否会通过考试。到目前为止，我一直将其视为分类问题，每周使用学生活动及其最终结果训练一个模型。这个模型工作得很好，但它忽略了随着时间的推移而产生的行为。我感兴趣的是做一些时间序列分析，其中模型考虑了每个学生随着时间的推移的所有数据点，以做出最终<e
浏览 1提问于2019-09-06得票数 0
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