Advertisement

Python中的pyFTS：一个用于模糊时间序列的开源库

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

简介：
pyFTS是一款专为Python设计的开源库，专注于处理和预测模糊时间序列数据。它提供了一系列工具和算法来简化复杂的时序数据分析工作。 An open source library for Fuzzy Time Series in Python.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python中的pyFTS：一个用于模糊时间序列的开源库
    优质
    pyFTS是一款专为Python设计的开源库，专注于处理和预测模糊时间序列数据。它提供了一系列工具和算法来简化复杂的时序数据分析工作。 An open source library for Fuzzy Time Series in Python.
     
  • 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}; ```
     
  • Darts：一个用于Python的时间序列操作与预测工具库-python开发
    优质
    Darts是一款专为Python设计的时间序列分析和预测库，它提供了丰富的功能来处理时间序列数据，包括数据预处理、模型训练以及预测评估等。 Darts 是一个 Python 库，能够轻松地操作和预测时间序列数据。它包含多种模型，从经典的 ARIMA 模型到神经网络都有涵盖。所有这些模型都可以通过统一的 fit() 和 predict() 函数进行使用，这与 scikit-learn 的用法类似。此外，Darts 还简化了对模型进行回测的过程，并支持将多个模型的预测结果结合以及加入外部回归变量。 安装 Darts 前建议您首先为 Python 创建一个干净的工作环境。
     
  • Tigramite: 一个用于时间序列因果分析的Python模块
    优质
    Tigramite是一款专为时间序列数据设计的Python工具包，适用于进行复杂系统的因果关系和依赖性分析。 TIGRAMITE – 时间序列数据集的因果发现版本4.2（Python软件包）一般注意事项 Tigramite是一个用于因果时间序列分析的Python软件包。它能够从高维的时间序列数据集中高效地重构因果图，并对获得的相关性进行建模，以便于因果中介和预测分析。该工具使用适用于离散或连续值时间序列的线性以及非参数条件独立性测试来进行因果发现。 此外，Tigramite还包含用于生成高质量结果图表的功能。请根据您使用的具体方法引用以下论文： PCMCI：J. Runge, P. Nowack, M. Kretschmer, S. Flaxman, D. Sejdinovic，在大型非线性时间序列数据集中检测和量化因果关联，科学进阶5，eaau4996（2019）。 PCMCI+：J. Runge (2020) 在自相关的非线性时间序列数据集中发现同期和滞后的因果关系。不确定性人工智能第36届学术会议论文集, UAI 2020年，加拿大多伦多。
     
  • 转移熵：Python中两个时间序列间的TE实现-源码
    优质
    本项目提供了一个使用Python计算两个时间序列间转移熵（TE）的工具包。通过高效算法和清晰的代码结构，使复杂的信息理论度量变得易于理解和应用。 传递熵用于衡量两个时间序列之间的信息流动情况。它是一种非对称统计量度，可以用来测量在已知X和Y的历史数据情况下，未来X值的不确定性减少的程度，或者说是从一个过程向另一个过程中转移的信息量。传递熵通过计算具有条件概率的Kullback-Leibler散度来实现这一目的。
     
  • Python TimesFM时间序列基础模型：Google Research开发的用于时间序列预测的预训练模型.zip
    优质
    《Python TimesFM时间序列基础模型》是由Google Research团队研发的一款针对时间序列数据进行高效预测的预训练模型。该工具包支持使用Python轻松实现复杂的时间序列分析任务，适用于各类时间序列预测场景。 Python_TimesFM是由Google Research开发的一种时间序列预测模型，基于深度学习技术，并针对时间序列数据的特性进行了优化。该模型在金融预测、天气预报、医疗诊断、工业生产监控等领域具有重要作用，因为它能够帮助我们理解和预测未来的趋势。 Python_TimesFM的核心在于其预训练机制，即预先利用大规模无标注数据来学习通用的时间序列模式，在特定任务上进行微调时可以更快地收敛并达到更好的性能。由于Google Research的研究者们已经完成了这一阶段的计算工作，开发者和研究者可以直接使用预训练权重进行二次开发，从而节省了大量的时间和计算成本。 Python_TimesFM模型可能包含以下关键组成部分： 1. **输入层**：接收时间序列数据，通常是按时间顺序排列的一系列数值。这些数据可以是连续的（例如股票价格），也可以是离散的（例如用户点击事件）。 2. **卷积层**：使用一维卷积神经网络（CNN）来捕捉局部模式和特征，并检测不同时间步长内的依赖关系，同时降低模型复杂性。 3. **循环层**：如长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），用于捕获长期依赖性。这些结构能够记住过去的信息以应对可能存在的长期趋势。 4. **注意力机制**：引入自注意力或Transformer结构，强调时间序列中的关键时间点，有助于识别哪些部分对于预测最重要。 5. **全连接层**：整合提取的特征形成最终输出。通常包含多个隐藏层和一个输出层，并使用激活函数（如ReLU或Tanh）来增加非线性表达能力。 6. **损失函数与优化器**：为了训练模型，常用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）作为损失函数，结合Adam等优化器进行参数更新。 7. **微调与评估**：在特定领域的数据集上进行微调以适应具体任务。通过预测误差、精度和召回率等指标来评估模型性能。 timesfm_master.zip压缩包中的说明.txt文件可能包含了详细的使用指南，包括如何加载预训练模型、准备数据以及调整超参数等内容。该压缩包还包含源代码、预训练权重和其他辅助文件。 Python_TimesFM为时间序列预测提供了一种高效且强大的工具，帮助开发者提升相关领域的预测能力。同时由于其开源特性也为研究人员提供了深入研究的时间序列深度学习模型平台。
     
  • Python中用于SARIMA模型的时间序列分析代码
    优质
    这段Python代码实现了一个时间序列预测工具，采用季节性自回归积分滑动平均(SARIMA)模型进行数据分析与建模，适用于具有明显季节性的数据集。 使用SARIMA模型进行时间序列数据分析的教程适用于希望了解该模型的大致流程及代码实现的朋友。本教程采用Python编程语言，并在Jupyter Notebook中编写代码。适合想要学习如何利用SARIMA模型处理时间序列数据的人士参考和实践。
     
  • 一个适用于时间序列规则/无监督异常检测的Python工具包- Python开发
    优质
    这是一款专为时间序列数据设计的Python工具包，提供先进的规则和无监督算法以进行高效、准确的异常检测。适合数据分析与机器学习从业者使用。 异常检测工具包（ADTK）是一个用于无监督或基于规则的时间序列异常检测的Python软件包。由于不同情况下的异常性质各异，单一模型可能无法适用于所有类型的异常检测问题。因此，正确选择和组合不同的检测算法、特征工程方法以及集成策略是构建有效异常检测系统的关键所在。此工具包旨在帮助用户根据具体需求灵活地设计并优化其异常检测流程。
     
  • 时间序列分析：用Python实现实用的时间序列分析-源码
    优质
    本资源提供使用Python进行时间序列分析的实用教程及源代码，涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容，适合数据分析爱好者和技术从业者学习参考。 我的教授推荐了一本关于时间序列分析的书给我阅读。昨天我读了这本书以及另一本书《》。两本书各有千秋，《前者》内容更先进一些，并提供了一些新颖的观点，而后者则是中级水平，包含了一些实际的例子，尽管这些例子有些简单化且效果一般。虽然它涵盖了很多主题并且交替使用R和Python语言进行介绍，但我个人偏好Python。我将继续用Python学习时间序列分析的相关知识。 然而，本课程主要使用R编程语言，并要求我在掌握并应用R的过程中进一步学习。不过我已经计划为这门课制作一份基于Python的注解版本来辅助理解与实践。 此外，《》这本书很少涉及最新的TS模型和方法（2017），因此在阅读时需要注意其内容可能不够前沿。 时间序列分析包括以下章节： - 第一章：不同类型的数据 - 横截面数据、时间序列数据及面板数据的介绍； - 时间序列内部结构，如总体趋势、季节性变动等； - 序列图与子系列剧情展示； - 多箱图和周期变化分析； - 第二章：了解时间序列数据 - 自相关性和部分自相关的概念； 以上便是对原文内容的重写。
     
  • Python时间序列分析之时间段（一）
    优质
    本教程为《Python时间序列分析》系列之一，专注于介绍如何使用Python进行时间段操作，包括日期处理、时间间隔计算等基础知识。 时间序列中的时间戳（timestamp）可以设定固定周期（period）与时间间隔（interval）。使用pandas和numpy库进行操作： ```python import pandas as pd import numpy as np # 生成日期范围，可以通过指定开始时间和周期来创建一系列的时间点。H代表小时、D代表天、M代表月、Y代表年。 date_range = pd.date_range(2020-04-27, periods=10, freq=3D) # 这样可以生成一个以时间为索引的时间序列 import datetime as dt time = pd.Series(np.random.randn(10), index=date_range) ```