时间序列(三)
笔记 | 不规则波动的时间序列数据处理与关联模型小结
文章目录1 时序模型的学习笔记2 时间序列数据基本处理2.1 时间字符串、时间戳之间的转换2.2 时间格式化2.3 时间格式的加减2.4 时间差转化为秒2.5 pandas提取时间3 时间趋势预测：Mann-Kendall检验1 时序模型的学习笔记关于时序数据的关联模型，笔者陆陆续续更新了一些，包括了， 传统的时序模型学习 statsmodels︱python常规统计模型库 python实现
日期 2023-06-12 10:48:40
【Manning新书】Python时间序列预测，手把手教你实战时序建模
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟学习本书后，您将准备好使用Python生态系统中的工具构建准确和有洞察力的预测模型。复制从数据中的基于时间的模式构建预测模型。掌握统计模型，包括时间序列预测的新的深度学习方法。Python中的时间序列预测将教你从基于时间的数据构建强大的预测模型。你创建的每个模型都是相关的，有用的，并且很容易用Python实现。您将探索有趣的真实世界数据集，如谷歌的每日股票价
日期 2023-06-12 10:48:40
处理医学时间序列中缺失数据的3种方法
来源：Deephub Imba本文约1700字，建议阅读9分钟本文为你介绍了医学时间序列数据研究的背景，并提出了3种专为rnn设计的缺失数据填补方法。复制这些方法都是专为RNN设计，它们都经过了广泛的学术评估，而且十分的简单。 大量医疗数据例如心电图、体温监测、血压监测、定期护士检查等等本质上都是时间序列数据。在这些医学图表的趋势、模式、高峰和低谷中嵌入了大量有价值的信息。医疗行业要求对医疗时间序
日期 2023-06-12 10:48:40
python时间序列分析代码_时间序列分析VAR实验报告
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君题记：毕业一年多天天coding，好久没写paper了。在这动荡的日子里，也希望写点东西让自己静一静。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。
日期 2023-06-12 10:48:40lstm怎么预测长时间序列_时间序列预测代码
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。写在前面 LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测，例如得到了某商品前一年的日销量数据，我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。但对于不熟悉神经网络或者对没有了解过RNN模型的人来说，想要看懂LSTM模型的原理是非常困难的，但有些时候我们不得不快速上手搭建一个LSTM模型来完成预测任务。下面我将对一个真实的时间序
日期 2023-06-12 10:48:40R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例|附代码数据
全文链接:tecdat.cn/?p=23792在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统 在这里，我们探讨了同样的技术是如何协助预测的。与 "普通LSTM "相比，FNN-LSTM在数据集上提高了性能，特别是在多步骤预测的初始阶段。深度学习与时间序列的结合：生成经验性时间序列数据的预测。简而言之，解决的问题
日期 2023-06-12 10:48:40
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较简介希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。相关视频 拓端，赞9拓端，赞30拓端，赞13拓端，赞16动机事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点结合在一起。首先，最终
日期 2023-06-12 10:48:40线性平稳时间序列
符号说明王燕老师的书上的符号和我们老师讲课的符号有一些出入，虽然在写的过程中有意识地去使用赵老师上课用的符号但难免会有所疏漏，这里将两本书上符号的对应关系列一下:赵老师王燕教材时间序列:ZtZ_tZtXtX_tXt自协方差函数：r(t−s,0)r(t-s,0)r(t−s,0)γ\gammaγPACF:φ\varphiφϕ\phiϕZ_tX_t 自协方差函数：r(t-s,0)\gamma
日期 2023-06-12 10:48:40使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测|附代码数据
全文链接 ：http://tecdat.cn/?p=19542时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。相关视频：LSTM 神经网络架构和工
日期 2023-06-12 10:48:40Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=12272使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。在本文中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。时间序列预测简介时间序列是在定期时间间隔内记录度量的序列。根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（
日期 2023-06-12 10:48:40R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20904环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述 。这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即可。相关视频**拓端，赞18理论让我们从高斯线性模型的方程开始 ：GAM中发生的变化是存在光滑项：这仅意味着对线
日期 2023-06-12 10:48:40实时数据库与时序数据库区别_时间序列数据库
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。1、概述在工业大数据数据库存储领域，除了传统的关系型数据库和分布式数据库以外，还有一种类型的数据库是非常常用，而且是非常有必要的，就是实时数据库，以及时序数据库。 但是，大家可能会有疑问，都是专门处理时序数据的，这是两种数据库吗？他们之间有什么联系？1.1发展历史实时数据库是数据库系统的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理
日期 2023-06-12 10:48:40使用pandas-profiling对时间序列进行EDA
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! EDA 是数据科学工作流程的关键步骤，Pandas-profiling可以通过一行代码快速完成EDA报告，并且能够提供有意义的见解。在我们上次介绍EDA工具时，一直将Pandas Profiling用作处理结构化表格数据的工具。但是在现实世界的应用中，我们日常生活中最长接触到的是时间序列数据：日常行动轨迹数据，电力和水资源消耗数
日期 2023-06-12 10:48:40使用时间序列数据预测《Apex英雄》的玩家活跃数据
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 在处理单变量时间序列数据时，我们预测的一个最主要的方面是所有之前的数据都对未来的值有一定的影响。这使得常规的机器学习方法(如训练/分割数据和交叉验证)变得棘手。在本文中我们使用《Apex英雄》中数据分析的玩家活动时间模式，并预测其增长或下降。我们的数据来自https://steamdb.info，这是一个CSV文件。为了评估模型的
日期 2023-06-12 10:48:40【视频】时间序列分类方法：动态时间规整算法DTW和R语言实现
原文链接：http://tecdat.cn/?p=30169原文出处：拓端数据部落公众号时间序列分类的动态时间扭曲动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类使用机器学习算法对时间序列进行分类需要一定的熟悉程度。时间序列分类（TSC）任务通常由监督算法解决，它旨在创建分类器，将输入时间序列映射到描述时间序列本身的一个或多个特征的离散变量（类）
日期 2023-06-12 10:48:40Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27078 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）根据 1 计算时间序列聚类的质心。（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。import pandas as pd复制 # 读取数据
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27340 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV、GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)甚至波动率本身也是一种金融工具，例如 CBOE 的 VIX 波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直
日期 2023-06-12 10:48:40python用线性回归预测时间序列股票价格|附代码数据
原文参考：http://tecdat.cn/?p=4516最近我们被客户要求撰写关于线性回归预测股票价格的研究报告，包括一些图形和统计输出。线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一
日期 2023-06-12 10:48:40分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据
全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=23947 最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。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。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。关键字：分布滞后模型，时间序列，平滑，滞
日期 2023-06-12 10:48:40提升Transformer在不平稳时间序列预测上效果的方法
今天为大家介绍一篇NIPS 2022清华大学的工作：Non-stationary Transformer。这篇文章主要针对不平稳时间序列预测问题，提出了一种新的Transformer结构，既能保留原始序列的重要信息，又能消除原始数据的不平稳性，显著提升了不平稳时间序列的预测效果。Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型
日期 2023-06-12 10:48:40R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=25880 最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应
日期 2023-06-12 10:48:40![[KDD | 论文简读] 时间序列Transformer的任务感知重构](/scriptcss/images/05.png)
[KDD | 论文简读] 时间序列Transformer的任务感知重构
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，可以指导预测终端任务（如分类、回归）的表征学习。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
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27340 最近我们被客户要求撰写关于汇率时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)甚至波动率本身也是一种金融工具，例如 CBOE 的 VIX 波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反
日期 2023-06-12 10:48:40Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情人数的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。获取时间序列数据df=pd.read_csv("C://global.csv")复制探索数据此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值df.head(10)复制这
日期 2023-06-12 10:48:40PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27099最近我们被客户要求撰写关于模拟股票价格的研究报告，包括一些图形和统计输出。金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量该项目分两部分完成：第一部分涉及为几何布朗运动编写代码，并检查和验证它是否工作。这是使用 Python 中的几
日期 2023-06-12 10:48:40多元时间序列特征工程的指南
使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。简介自回归多变量时间序列包含两个或多个变量，研究这些数据集的目的是预测一个或多个变量，参见下面的示例。上图是包含9个变量的多变量时间序列。这些是智能浮标捕捉到的海洋状况。大多数预测模型都是基于自回归的。这相当于解决了一个监督学习回归任务。该序列的未来值是
日期 2023-06-12 10:48:402022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述
时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文，以及Flow Forecast [FF]预测框架。时间序列预测1、Are Transformers Really Effective for Time Series Forecastin
日期 2023-06-12 10:48:40数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据 间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下相关分析（correlation analysis）是研究现象之间
日期 2023-06-12 10:48:40Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27078最近我们被客户要求撰写关于时间序列聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）根据 1 计算时间序列聚类的质心。（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面
日期 2023-06-12 10:48:40R语言Pearson相关性分析就业率和“性别平等”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31585原文出处：拓端数据部落公众号Google Trends， 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜索数据推出的一款分析工具。它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于谷歌搜索词热度和就业率的分析应用程
日期 2023-06-12 10:48:40R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险风险价值 (VaR)VaR 可以定义为资产在给定时间段内以概率 θ 超过的市场价值损失。对于收益率 rt 的时间序列，VaRt将是这样的其中 It-1表示时间
日期 2023-06-12 10:48:40