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Problèmes de prévision basés sur des séries chronologiques
Présentation de l'article:Titre : Problème de prévision basé sur des séries chronologiques, vous permet d'apprendre des exemples de code spécifiques Introduction : La prévision de séries chronologiques fait référence à la prévision de changements numériques ou de tendances dans la période future sur la base de données d'observation passées. Il a de nombreuses applications dans de nombreux domaines, tels que les prévisions boursières, les prévisions météorologiques, les prévisions de flux de trafic, etc. Dans cet article, nous nous concentrerons sur les principes de base de la prévision de séries chronologiques et les méthodes de prévision couramment utilisées, et donnerons des exemples de code spécifiques pour vous aider à apprendre en profondeur le processus de mise en œuvre de la prévision de séries chronologiques. 1. Principes de base de la prévision des séries chronologiques
2023-10-08commentaire 0614
Exemples d'analyse de séries chronologiques en Python
Présentation de l'article:Python est un langage de programmation populaire dont les puissantes capacités de traitement et de visualisation des données le rendent largement utilisé dans le domaine de la science des données. En termes d'analyse de séries chronologiques, Python fournit une multitude d'outils et de bibliothèques pour nous aider à traiter et analyser les données de séries chronologiques. Cet article présentera quelques exemples d'analyse de séries chronologiques en Python. 1. Acquisition de données Dans l'analyse de séries chronologiques, les types de données les plus couramment utilisés sont les objets d'horodatage et de date. Le module datetime intégré de Python peut facilement gérer ce type de données
2023-06-10commentaire 0843
Conseils de prévision de séries chronologiques en Python
Présentation de l'article:Avec l’avènement de l’ère des données, de plus en plus de données sont collectées et utilisées à des fins d’analyse et de prédiction. Les données de séries chronologiques sont un type de données courant qui contient une série de données basées sur le temps. Les méthodes utilisées pour prévoir ce type de données sont appelées techniques de prévision de séries chronologiques. Python est un langage de programmation très populaire avec une forte prise en charge de la science des données et de l'apprentissage automatique, c'est donc également un outil très approprié pour la prévision de séries chronologiques. Cet article présentera certaines techniques de prévision de séries chronologiques couramment utilisées en Python et fournira quelques applications pratiques.
2023-06-10commentaire 01204
八种时间序列分类方法总结
Présentation de l'article:对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖8种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。时间序列定义在涵盖各种类型的时间序列(TS)分类方法之前,我们先统一时间序列的概念,TS可以分为单变量或多变量TS。单变量TS是一组有序的(通常)实数值。多变量TS是一组单变量TS。每个时间戳都是一个向量或实数值数组。单或多元TS的数据集通常包含一个单或多元TS的有序集。此外,数
2023-05-06commentaire 01037
Quelles sont les techniques d'analyse de séries chronologiques en Python ?
Présentation de l'article:Alors que la quantité de données continue d’augmenter, la technologie d’analyse de séries chronologiques est devenue un élément indispensable de l’analyse et de la prévision des données. L'analyse des séries chronologiques peut révéler des modèles et des tendances dans les données, et les tendances peuvent être prédites. Python est un langage de programmation largement utilisé qui peut également être utilisé pour effectuer des analyses de séries chronologiques. Dans cet article, nous présenterons brièvement les techniques d'analyse de séries chronologiques en Python. L'analyse des séries chronologiques en Python est principalement divisée selon les aspects suivants : lecture et nettoyage des données Avant d'effectuer une analyse des séries chronologiques, il est nécessaire de :
2023-06-04commentaire 01094
时间序列分析的表示学习时代来了?
Présentation de l'article:表示学习作为深度学习中的核心,近期越来越多的被应用到了时间序列领域中,时间序列分析的表示学习时代已经来了。本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。1.UnsupervisedScalableRepresentationLearningforMultivariateTimeSeries(NIPS'20)本文的时间序列表示学习方法思路来源于经典的词向量模型CBOW。CBOW中的假设是,一个单词的上下文表示应该和该单词的表示比较近,同时和其他随机采样的单词表示比较远。本文将这
2024-06-04commentaire615
Problème de détection d'anomalies basé sur des séries chronologiques
Présentation de l'article:Le problème de la détection d'anomalies basée sur des séries chronologiques nécessite des exemples de code spécifiques. Les données de séries chronologiques sont des données enregistrées dans un certain ordre au fil du temps, telles que les cours des actions, les changements de température, le flux de trafic, etc. Dans les applications pratiques, la détection d’anomalies dans les données de séries chronologiques revêt une grande importance. Une valeur aberrante peut être une valeur extrême incompatible avec des données normales, du bruit, des données erronées ou un événement inattendu dans une situation spécifique. La détection des anomalies peut nous aider à découvrir ces anomalies et à prendre les mesures appropriées. Pour les problèmes de détection d'anomalies de séries chronologiques, couramment utilisés
2023-10-09commentaire 0351
Comment écrire un algorithme de prévision de séries chronologiques en utilisant C#
Présentation de l'article:Comment écrire un algorithme de prévision de séries chronologiques à l'aide de C# La prévision de séries chronologiques est une méthode permettant de prédire les tendances futures des données en analysant les données passées. Il a de nombreuses applications dans de nombreux domaines tels que la finance, les ventes et les prévisions météorologiques. Dans cet article, nous présenterons comment écrire des algorithmes de prévision de séries chronologiques en utilisant C#, avec des exemples de code spécifiques. Préparation des données Avant d'effectuer des prévisions de séries chronologiques, vous devez d'abord préparer les données. D’une manière générale, les données de séries chronologiques doivent être suffisamment longues et classées par ordre chronologique. Vous pouvez l'obtenir à partir de la base de données ou
2023-09-19commentaire 0978
Comment utiliser Django Prophet pour la prévision de séries chronologiques ?
Présentation de l'article:Comment utiliser DjangoProphet pour la prévision de séries chronologiques ? Les séries chronologiques sont un type de données qui revêt une importance dans de nombreux domaines. Il s’agit d’analyser et de prévoir des données temporelles. Dans l’écosystème de science des données Python, il existe de nombreux outils et bibliothèques pour la prévision de séries chronologiques. Parmi eux, Prophet est une bibliothèque puissante et facile à utiliser développée par Facebook qui peut effectuer des prévisions de séries chronologiques de manière rapide et précise. Dans cet article nous détaillerons comment utiliser Django
2023-09-27commentaire 0350
Comment utiliser la base de données MySQL pour l'analyse de séries chronologiques ?
Présentation de l'article:Comment utiliser la base de données MySQL pour l'analyse de séries chronologiques ? Les données de séries chronologiques font référence à une collection de données classées par ordre chronologique, qui présentent une continuité et une corrélation temporelles. L'analyse des séries chronologiques est une méthode d'analyse de données importante qui peut être utilisée pour prédire les tendances futures, découvrir les changements cycliques, détecter les valeurs aberrantes, etc. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser une base de données MySQL pour l'analyse de séries chronologiques, ainsi que des exemples de code. Créer une table de données Tout d'abord, nous devons créer une table de données pour stocker les données de séries chronologiques. Supposons que nous voulions analyser le nombre
2023-07-12commentaire 0806
Mamba est-il comparable à Transformer efficace sur les séries chronologiques ?
Présentation de l'article:Mamba est l'un des modèles les plus populaires récemment et est considéré par l'industrie comme ayant le potentiel de remplacer le Transformer. L'article présenté aujourd'hui explore si le modèle Mamba est efficace dans les tâches de prévision de séries chronologiques. Cet article présente d'abord les principes de base de Mamba, puis combine cet article pour déterminer si Mamba est efficace dans les scénarios de prédiction de séries chronologiques. Le modèle Mamba est un modèle basé sur l'apprentissage en profondeur qui adopte une architecture autorégressive capable de capturer les dépendances à long terme dans les données de séries chronologiques. Comparé aux modèles traditionnels, le modèle Mamba fonctionne bien dans les tâches de prévision de séries chronologiques. Grâce à des expériences et à des analyses comparatives, cet article a révélé que le modèle Mamba donne de bons résultats dans les tâches de prédiction de séries chronologiques. ça peut être précis
2024-04-02commentaire 0887
时间序列特征提取的Python和Pandas代码示例
Présentation de l'article:使用Pandas和Python从时间序列数据中提取有意义的特征,包括移动平均,自相关和傅里叶变换。前言时间序列分析是理解和预测各个行业(如金融、经济、医疗保健等)趋势的强大工具。特征提取是这一过程中的关键步骤,它涉及将原始数据转换为有意义的特征,可用于训练模型进行预测和分析。在本文中,我们将探索使用Python和Pandas的时间序列特征提取技术。在深入研究特征提取之前,让我们简要回顾一下时间序列数据。时间序列数据是按时间顺序索引的数据点序列。时间序列数据的例子包括股票价格、温度测量和交通数据。
2023-04-12commentaire 0876
Django Prophet : Création d'applications d'analyse de séries chronologiques du niveau débutant au niveau avancé
Présentation de l'article:DjangoProphet : De l'entrée à l'avancée, créez une application d'analyse de séries chronologiques, vous avez besoin d'exemples de code spécifiques. L'analyse de séries chronologiques est une méthode d'analyse statistique importante, utilisée pour étudier les tendances changeantes, la périodicité, la saisonnalité et les valeurs aberrantes des données de séries chronologiques. Avec le développement de la science des données et de l’apprentissage automatique, l’analyse des séries chronologiques est devenue de plus en plus importante dans des domaines tels que la prévision et l’étude des tendances du marché et des indicateurs économiques. DjangoProphet est un outil d'analyse de séries chronologiques basé sur Python qui combine des méthodes statistiques
2023-09-26commentaire 01438
Exemples de classification de séries chronologiques en Python
Présentation de l'article:Python est l'un des langages de programmation les plus populaires aujourd'hui, et ses fonctionnalités puissantes et flexibles en font le langage de choix dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique. Dans l'analyse des données, les séries chronologiques sont un concept très important car elles peuvent être utilisées pour décrire des données chronologiques, telles que les cours des actions, les changements météorologiques, etc. Dans cet article, nous explorerons comment classer les données de séries chronologiques à l'aide de Python. Préparation des données Tout d'abord, nous devons préparer les données pour la classification. Dans cet exemple nous utiliserons UCIMachin
2023-06-10commentaire 01429
Une brève introduction aux caractéristiques et aux méthodes de modélisation des données de séries chronologiques
Présentation de l'article:Les données de séries chronologiques sont un outil important pour comprendre et prédire les tendances et les modèles dans divers domaines. En analysant et en modélisant les caractéristiques et les techniques des données de séries chronologiques, nous pouvons prendre des décisions et des prévisions plus précises. Avec l’application de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond, la capacité d’analyse des données de séries chronologiques devient de plus en plus puissante. Ces technologies nous fournissent des informations plus approfondies et nous aident à découvrir des modèles et des tendances cachés dans les données, nous permettant ainsi de prendre des décisions plus judicieuses. Cet article comprendra brièvement les caractéristiques et les techniques de modélisation des données de séries chronologiques. Caractéristiques des données de séries chronologiques Les données de séries chronologiques présentent plusieurs caractéristiques uniques qui les distinguent des autres types de données. Les données de séries chronologiques sont enregistrées dans un ordre spécifique, chaque point de données ayant son propre moment spécifique. Par conséquent, l'ordre des points de données
2024-01-22commentaire 0343
2022年十个用于时间序列分析的Python库推荐
Présentation de l'article:时间序列是数据点的序列,通常由在一段时间间隔内进行的连续测量组成。时间序列分析是使用统计技术对时间序列数据进行建模和分析,以便从中提取有意义的信息并做出预测的过程。时间序列分析是一个强大的工具,可以用来从数据中提取有价值的信息,并对未来的事件做出预测。它可以用来识别趋势、季节模式和变量之间的其他关系。时间序列分析还可以用来预测未来的事件,如销售、需求或价格变动。如果你正在使用Python处理时间序列数据,那么有许多不同的库可以选择。所以在本文中,我们将整理Python中最流行处理时间序列的库。S
2023-04-13commentaire 01354
Comment rééchantillonner les données de séries chronologiques en Python
Présentation de l'article:Les données de séries chronologiques sont une séquence d'observations collectées à intervalles de temps fixes. Les données peuvent provenir de n’importe quel domaine, comme la finance, l’économie, la santé et les sciences de l’environnement. Les données de séries chronologiques que nous collectons peuvent parfois avoir des fréquences ou des résolutions différentes, ce qui peut ne pas convenir à nos processus d'analyse et de modélisation des données. Dans ce cas, nous pouvons rééchantillonner les données de la série chronologique par suréchantillonnage ou sous-échantillonnage, modifiant ainsi la fréquence ou la résolution de la série chronologique. Cet article présentera différentes méthodes pour suréchantillonner ou sous-échantillonner les données de séries chronologiques. Le suréchantillonnage signifie augmenter la fréquence des données de la série chronologique.
2023-08-29commentaire 0436
Comment démarrer rapidement avec le framework d'analyse de séries temporelles Django Prophet ?
Présentation de l'article:Comment démarrer rapidement avec le framework d'analyse de séries temporelles DjangoProphet ? Introduction : L'analyse des séries chronologiques est une méthode importante pour prévoir, analyser et modéliser les données de séries chronologiques. En Python, DjangoProphet est un framework d'analyse de séries chronologiques populaire basé sur la bibliothèque Prophet de Facebook et peut être intégré de manière transparente au framework Django. Cet article explique comment démarrer rapidement avec DjangoProp dans un projet Django.
2023-09-28commentaire 01073
用Python获取和存储时间序列数据
Présentation de l'article:译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟本教程将介绍如何使用Python从OpenWeatherMap API获取时间序列数据,并将其转换成Pandas DataFrame。接下来,我们将使用InfluxDB Python Client,将该数据写入到时间序列数据平台InfluxDB。我们会将来自API调用的JSON响应转换成Pandas DataFrame,因为这是将数据写入到InfluxDB的最简单方法。由于InfluxDB是一个专门构建的数据库,我们写入到InfluxDB旨在满足时间序列数据在摄取
2023-04-11commentaire 01270
Un article sur la prévision des séries chronologiques sous la vague des modèles à grande échelle
Présentation de l'article:Aujourd'hui, je vais vous parler de l'application des grands modèles dans la prévision de séries chronologiques. Avec le développement de grands modèles dans le domaine de la PNL, de plus en plus de travaux tentent d'appliquer de grands modèles au domaine de la prédiction de séries chronologiques. Cet article présente les principales méthodes d'application des grands modèles à la prévision des séries chronologiques et résume certains travaux récents connexes pour aider chacun à comprendre les méthodes de recherche sur la prévision des séries chronologiques à l'ère des grands modèles. 1. Méthodes de prévision de grandes séries chronologiques de modèles. Au cours des trois derniers mois, de nombreux travaux de prévision de grandes séries chronologiques de modèles ont vu le jour, qui peuvent essentiellement être divisés en deux types. Contenu réécrit : une approche consiste à utiliser directement des modèles de PNL à grande échelle pour la prévision de séries chronologiques. Dans cette méthode, des modèles NLP à grande échelle tels que GPT et Llama sont utilisés pour la prédiction de séries chronologiques. La clé réside dans la manière de le faire.
2023-11-06commentaire 0753