Advertisement

关于含缺失值时间序列预测的开源代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一套用于处理和预测包含缺失值的时间序列数据的Python代码库。采用先进的插补技术和预测模型，旨在帮助研究人员和开发者轻松应对实际应用中的不完整数据挑战。 这篇论文介绍了使用偏置时间卷积图网络进行包含缺失值的时间序列预测的方法，并提供了公开源码及示例数据集。该研究结合了深度学习、时间序列预测以及图神经网络技术。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于含缺失值时间序列预测的开源代码
    优质
    本项目提供了一套用于处理和预测包含缺失值的时间序列数据的Python代码库。采用先进的插补技术和预测模型，旨在帮助研究人员和开发者轻松应对实际应用中的不完整数据挑战。 这篇论文介绍了使用偏置时间卷积图网络进行包含缺失值的时间序列预测的方法，并提供了公开源码及示例数据集。该研究结合了深度学习、时间序列预测以及图神经网络技术。
     
  • ARIMA的PQ值MATLAB代码-时间序列预测：一个用于时间序列预测的Java开源库
    优质
    这段内容提供了一段基于MATLAB编写的ARIMA模型参数(P,Q)计算代码，并介绍了一个专门针对时间序列预测优化的Java开源库。 ARIMA的pq值在MATLAB中的时间序列预测是一个提供此功能的Java开源库。它是加法模型的一种实现方式，并由Workday公司的Syman团队发布以支持某些Workday产品的基本时间序列预测需求。 使用方法：为了利用这个库，你需要准备输入的时间序列数据和ARIMA参数。这些参数包括非季节性因子p、d、q以及季节性因子P、D、Q、m。如果D或m的值小于1，则模型被视为非季节性的，并且相应的季节性参数将不会发挥作用。 导入所需类： ```java import com.workday.insights.timeseries.arima.Arima; import com.workday.insights.timeseries.arima.struct.ForecastResult; ``` 准备输入时间序列数据示例代码如下： ```java double[] dataArray = new double[]{2,1,2,5,2,1,2,5,2,1,2,5,2,1}; ```
     
  • LSTM_Master_LSTM短序列_缺失值处理_时间序列分析_
    优质
    LSTM_Master项目专注于利用长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列分析，并创新性地提出了一种有效处理短序列及缺失数据的方法，为复杂的时间序列预测提供了新的解决方案。 利用Long Short-Term Memory（LSTM）网络来处理时间序列中的缺失值问题。
     
  • imputeTS: CRAN R 包 — 时间序列缺失值插补
    优质
    imputeTS是一款专为R语言设计的时间序列数据处理工具包，专注于时间序列中的缺失值插补。它提供了多种最先进的插补方法和实用的数据分析功能，便于用户快速有效地解决时间序列数据中存在的缺失问题。 `imputeTS` 是 CRAN（Comprehensive R Archive Network）上的一款专门用于处理时间序列数据缺失值问题的R语言软件包。它提供了一系列高效且灵活的方法来填补时间序列中的空缺，确保数据分析结果的完整性和准确性。 时间序列分析是一种统计技术，旨在研究随时间变化的数据模式。在实际应用中，由于测量错误、设备故障或数据收集不完全等原因，时间序列数据经常会出现缺失值问题。这些缺失值如果不处理会影响数据分析的结果可靠性与有效性。`imputeTS`软件包的开发正是为了应对这一挑战。 该软件包包含多种插补方法： 1. **滑动窗口平均（Naive）**：通过使用最近的非空缺数值来填补缺失数据，适用于时间序列中均匀分布的空缺情况。 2. **KNN（K-Nearest Neighbors）**：利用距离度量找到每个缺失值最接近的 K 个邻居，并用它们的平均数进行插补。这种方法考虑了局部的数据结构并具有较好的异常值抵抗性。 3. **SARIMA（季节自回归整合滑动平均模型）预测插补**：采用 SARIMA 模型来预测未来数值以填补缺失数据，适用于包含季节变化的时间序列。 4. **基于Loess的趋势分解和插补方法（STL）**：首先将时间序列拆分为趋势、周期性及残差三部分，并对残差进行处理后重新组合。这种方法能够有效应对复杂的数据结构。 5. **随机森林（Random Forest）**：使用机器学习技术，训练一个随机森林模型预测缺失值。该方法可以捕捉非线性的数据关系但计算成本较高。 6. **LOCF (Last Observation Carried Forward)** 和 **NOCB (Next Observation Carried Backward)**：这两种策略分别利用最近的前一观察结果和后一观察结果填补空缺，适用于连续缺失值的情况。 除了插补功能外，`imputeTS`还支持数据可视化特性如绘制时间序列图、显示空缺分布等。这些工具帮助用户更深入地理解数据特性和插补效果。同时该软件包与 R 包如 `ggplot2` 和 `data.table` 兼容良好，便于集成到复杂的分析流程中。 在使用`imputeTS`时，需要根据不同的场景选择合适的插补策略，并了解每种方法的优缺点。例如，在处理短期缺失值时简单的方法可能就足够了；而对于长期或复杂结构的数据，则需采用更高级的技术如SARIMA 或随机森林模型进行填补操作。 总之，`imputeTS`是R语言中用于解决时间序列数据中的空缺问题的重要工具，通过其丰富的插补选项和可视化功能提高了数据分析的准确性和可靠性。
     
  • 时间序列预测代码包.rar_完整的时间序列预测程序_时间序列分析与预测
    优质
    本资源为一个包含完整时间序列预测算法的代码包，适用于进行时间序列数据分析和预测的研究人员及开发者。 这个程序是自己编写的多个时间序列的集合，它包含了一个完整的时间序列处理功能，并且每一句代码都有详细的解释。
     
  • 时间序列预测的MATLAB代码
    优质
    本资源提供了一系列用于执行时间序列预测任务的MATLAB代码。涵盖多种算法和模型，适合数据分析与机器学习初学者及专业人士使用。 举例说明了如何进行序列的建模预测，并详细列出了原代码。
     
  • 基于SVR的时间序列预测（含数据及代码）
    优质
    本研究提出了一种利用支持向量回归(SVR)进行时间序列预测的方法，并提供了详细的实验数据和Python实现代码。 使用SVR进行时间序列预测时，采用滑动窗口方法对数据集进行重叠切片处理。通过网格搜索结合交叉验证来确定模型的最佳参数设置，并完成模型的保存与加载功能以实现后续的预测任务。
     
  • MLP的时间序列预测 MLP的时间序列预测
    优质
    MLP的时间序列预测简介：介绍多层感知机（MLP）在时间序列预测中的应用。通过构建复杂非线性模型，MLP能够捕捉历史数据间的深层次关联，从而实现对未来趋势的有效预测。此方法广泛应用于金融、气象等领域。 时间序列预测的MLP（多层感知器）是一种常用的方法，在处理时间序列数据时能够提供有效的预测能力。这种方法通过构建神经网络模型来捕捉时间序列中的复杂模式，并进行未来趋势的预测。在实际应用中，MLP可以被调整以适应不同的任务需求和数据特性，从而实现更加准确的时间序列分析与预测。
     
  • 基于LSTM的时间序列预测MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测算法的MATLAB实现代码。适用于各类时间序列数据的趋势分析与未来值预测。 MATLAB代码，可以直接运行，并且可以更换数据。
     
  • 时间序列预测：天池时间序列预测比赛回顾与源码分享（含Transformer股票预测）
    优质
    本篇文章回顾了天池时间序列预测比赛的关键点，并分享了基于Transformer模型进行股票价格预测的源代码。 2月22日学习记录：一开始将Aliyun和Docker账号搞混了，导致出现很多奇怪的模型错误。最终还是在最后关头解决了问题。真是太难了！通过PyCharm终端构建并推送图像到我的注册表成功，得分是-16。 2月26日学习记录：因为数据量很大，我们使用tsfresh来生成特征，并将其自动功能工程化后套入模型中。后续计划尝试用transformer进行预测。