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。...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。...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...该模型能够有效地处理和预测多维时间序列数据，并且可以应用于各种实际场景。
lstm时间序列预测模型 时间序列-LSTM模型 (Time Series – LSTM Model) Now, we are familiar with statistical modelling...现在，我们已经很熟悉时间序列的统计建模，但是机器学习现在非常流行，因此也必须熟悉某些机器学习模型。 我们将从时间序列域中最流行的模型开始-长短期记忆模型。...让我们根据回溯期的值将时间序列数据转换为监督学习数据的形式，回溯期的值本质上是指可以预测时间“ t”时的滞后次数。...So a time series like this − 所以这样的时间序列- time variable_x t1 x1 t2 x2 : : : : T xT When look-back...翻译自: https://www.tutorialspoint.com/time_series/time_series_lstm_model.htm lstm时间序列预测模型 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
理解时间序列模型的本质:我们已经看到了上面时间序列的基本结构。时间序列的假设是:时间序列在t时间段内的值受前一个时间段(t-1)的值影响最大。例如今天是星期天，它前面的值最能解释星期天时间序列的值。...有了这些基础知识，我们可以开始进行平滑方法的介绍 单变量的平滑方法 1、单指数平滑法（Simple Exponential Smoothing - SES） 它只在平稳的时间序列中表现良好，因为它要求序列中不应该有趋势和季节性...SES适用于没有趋势和季节性的单变量时间序列，它在平稳序列中是最成功的。...所以它适用于具有和不具有季节性的单变量时间序列。 3、三重指数平滑（TES — Holt-Winters）： 它是目前最先进的平滑方法。...它可以用于具有趋势和/或季节性的单变量序列。 平滑方法使用样例 我们这里将使用来自 sm 模块的数据集。它根据时间显示夏威夷大气中的二氧化碳。
在初始概念篇中，我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成，本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。...分解的使用场景有很多，比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性，或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性，让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。...加法和乘法时间序列 时间序列的各个观测值可以是以上成分相加或相乘得到： Value = Trend + Seasonality + Error Value = Trend * Seasonality...* Error 分解 下面的代码展示了如何用python从时间序列中分解出相应的成分： from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose...小结 时间序列分解不仅可以让我们更清晰的了解序列的特性，有时候人们还会用分解出的残差序列(误差)代替原始序列来做预测，因为原始时间序列一般是非平稳序列，而这个残差序列是平稳序列，有助于我们做出更好的预测
在运维管理中，经常遇到时间序列的数据，比如网卡流量、在线用户数、并发连接数，等等。用散点图可以直观的查看数据的分布情况。...pandas的plot函数里，散点图类型'scatter'也要求数字型的，用时间类型的会报错。在搜索阅读了几十篇网文后，摸索出画散点图的简单办法。...下面是完整的python代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ speed1219.csv data file format:...ax = plt.gca() ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M')) #设置时间显示格式...ax.xaxis.set_major_locator(AutoDateLocator(maxticks=24)) #设置时间间隔 plt.xticks(rotation
pandas 读取 csv 数据 画个图 拆分数据集 从日期中拆分特征 使用 prophet 训练和预测 prophet 学到了什么 放大图 prophet 安装 prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包...prophet/ prophet 中文意思是“先知” prophet 的输入一般具有两列：ds和y ds(datestamp) 列应为 Pandas 可以识别的日期格式，日期应为YYYY-MM-DD，时间戳则应为...date_time',inplace=True) df.index = pd.to_datetime(df.index) df.head() 略扫一眼表格内容，主要有假期、气温、降雨、降雪、天气类型等因素，因变量是交通流量...traffic_volume') features_and_target = pd.concat([X, y], axis=1) features_and_target.head() 自己体会一下不同特征对预测变量的影响..., color='r') fig = model.plot(traffic_test_pred, ax=ax) 造成这种现象是因为： 训练数据太多，使得模型没有把握最近趋势 预测范围太大，误差随时间放大
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。...教程概括 该教程分为3部分，包括： 空气污染预测 数据准备 多变量LSTM预测模型 Python环境 你可以使用Python 2 或Python 3，需要安装scikit-learn、Numpy、Pandas...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
恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西，有一丁点心得体会想和大家分享下。在此也要特别感谢顾志耐和散沙，让我喜欢上了python。...什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。...在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。...pandas在时间序列上的应用，能简化我们很多的工作。 环境配置 python推荐直接装Anaconda，它集成了许多科学计算包，有一些包自己手动去装还是挺费劲的。...与SAS和R相比，python的时间序列模块还不是很成熟，我这里仅起到抛砖引玉的作用，希望各位能人志士能贡献自己的力量，使其更加完善。
3、t时间段的序列和前一个时间段的序列的协方差（协方差，衡量的是两个变量在一段时间内同向变化的程度）应该只和时间间隔有关，而与时间t无关，在时间序列中，因为是同一个变量在不同时间段的值序列，所以这里的协方差称为自协方差...比如，对于时间序列自回归预测来说，我们的假设是变量的历史和现状呈现出的基本特性，在未来阶段的一个长时期里会维持不变，而这里的基本特性一般就是用上面提到的均值、方差、自协方差来表示。...更具体的说，自回归预测模型本质是'利用序列的滞后阶数(lags)作为自变量'的线性回归模型，比如lags=2表示使用变量的t-1和t-2时刻的值作为自变量来预测t时刻的值。...那么通过在历史序列上训练模型后，得到的这个线性回归模型的各自变量的系数就代表了各滞后时刻的值与下一时刻值的相关性，如果时间序列接近平稳，这些相关性在未来一段时间内都不会有大的变化，那么预测未来就成为了可能...另外，在python中，可以通过指定regression='ct'参数来让kps把“确定性趋势(deterministic trend)”的序列认为是平稳的。
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。...时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳（timestamp），特定的时刻。 固定时期（period），如2008年1月或2020年全年。...例如，我们可以将之前那个时间序列转换为一 个具有固定频率（每日）的时间序列，只需调用resample即可 ---- pandas.date_range() 生成日期范围 pandas.date_range...0.704732 2011-01-08 -1.502936 2011-01-10 NaN 2011-01-12 NaN dtype: float64 shift通常用于计算一个时间序列或多个时间序列
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。...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。...转换时间序列 首先使用下面的脚本转换时间序列。...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。如果要预测多个变量，可以使用 VAR 方法。
重要的Python库Pandas可用于大部分工作，本教程将指导您完成分析时间序列数据的整个过程。 根据维基百科： 时间序列 在时间上是顺序的一系列数据点索引（或列出的或绘制）的。...最常见的是，时间序列是在连续的等间隔时间点上获取的序列。因此，它是一系列离散时间数据。时间序列的示例包括海潮高度，黑子数和道琼斯工业平均指数的每日收盘价。...我们将看到一些重要的点，可以帮助我们分析任何时间序列数据集。...这些是： 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据 在Pandas中正确加载时间序列数据集 让我们在Pandas...我们可以简单地通过添加另一个参数来实现它，该参数类似于在python中对列表进行切片时，最后添加一个step参数。
而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。...我们重新采样时间序列索引的一些重要规则是： M =月末 A =年终 MS =月开始 AS =年开始 让我们将其应用于我们的数据集。 假设我们要在每年年初计算运输的平均值。...滚动时间序列 滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。简而言之，我们可以说大小为k的滚动窗口 表示 k个连续值。 让我们来看一个例子。...在这里，我们可以看到随时间变化的制造品装运的价值。请注意，熊猫对我们的x轴（时间序列索引）的处理效果很好。 我们可以通过 在图上使用.set添加标题和y标签来进一步对其进行修改 。 ?...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据
我们现在用 Python 计算 a,b,预测值和它们的误差值。...先将当前日期和时间保存在变量“current_time”中，执行代码如下： #Printing the current date and time current_time = datetime.now...时间序列的索引和切片 为了更好的理解时间序列中的多种操作，我们用随机数字创建一个时间序列。...时间序列中的重复索引 有时你的时间序列会包含重复索引。...，以及如何用 Python 计算它们。
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...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测 概要 在本教程中...，您了解了如何将LSTM应用于多变量时间序列预测问题。
Python-for-data-时间序列、频率和移位 本文中主要介绍的是pandas中时间序列基础、日期生成及选择、频率和移位等。 ?...时间序列基础 pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。 时间序列作为S型数据索引（不连续） ?...生成连续的S型数据索引 通过date_range方法实现，4个参数： 开始时间 结束时间 频率，默认是天 指定的长度 时间序列算术上的对齐 ? 索引、选择、子集 索引 ? 选择 ?...日期范围、频率和移位 日期范围 两个主要的函数： date_range：生成的是DatetimeIndex格式的日期序列 period_range：生成PeriodIndex的时期日期序列 频率别名和偏置类型...锚定偏置量 频率描述点的时间并不是均匀分布的，'M’表示月末，'BM’表示月内最后的工作日，取决于当月天数 移位shift Shift用法 ? ?
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。...教程概述 本教程分为三大部分，分别是： 空气污染预测 准备基本数据 搭建多变量 LSTM 预测模型 Python 环境 本教程假设你配置了 Python SciPy 环境，Python 2/3 皆可。...总结 在本教程中，您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。...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。 ?
有的时候，一些时刻或连续时间段内的值无法采集到，或者本身就没有值，本文将介绍如何处理这种情况。 一般而言，有以下几种方法： 对所有的缺失值用零填充。...单线性插值：取某个缺失值的时间点，做一条垂线相较于左右时刻的值的连接线，得到的交点作为填充值。类似下图： ?...对应的python代码实现： from sklearn.metrics import mean_squared_error df_orig = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com...ok,本篇就这么多内容啦~，感谢阅读O(∩_∩)O。
本文介绍一种方法,帮助我们了解一个时间序列是否可以预测，或者说了解可预测能力有多强。...而实际上A总是小于等于B的，所以A/B越接近1，预测难度越小，直觉上理解，应该就是波形前后部分之间的变化不大，那么整个时间序列的波动相对来说会比较纯(这也是熵的含义，熵越小，信息越纯，熵越大，信息越混乱...)，或者说会具有一定的规律，而如果A和B相差很大，则时间序列波动不纯，或者说几乎没有规律可言。...python实现 def SampEn(U, m, r): """ 用于量化时间序列的可预测性 :param U: 时间序列 :param m: 模板向量维数 :...param r: 距离容忍度，一般取0.1~0.25倍的时间序列标准差，也可以理解为相似度的度量阈值 :return: 返回一个-np.log(A/B)，该值越小预测难度越小 """
时间序列分解是一种技术，它将时间序列分解为几个部分，每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中，我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。...首先，我们来讨论一下时间序列的组成部分: 季节性:描述时间序列中的周期性信号。 趋势:描述时间序列是随时间递减、不变还是递增。 噪音:描述从时间序列中分离出季节性和趋势后剩下的东西。...分解 我们将使用python的statmodels函数seasonal_decomposition。...同样，我们可以一次绘制每个组件 result.plot() 总结 通常，在查看时间序列数据时，很难手动提取趋势或识别季节性。...幸运的是，我们可以自动分解时间序列，并帮助我们更清楚地了解组件，因为如果我们从数据中删除季节性，分析趋势会更容易，反之亦然。 作者：Billy Bonaros deephub翻译组
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