Advertisement

Rainfall-Pattern-Classification-in-Indonesia-with-Time-Series-K-means...

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

简介：
本文探讨了在印度尼西亚使用时间序列K均值算法进行降雨模式分类的方法，旨在提供对当地气候特征更深入的理解。通过分析不同地区的降雨数据，研究发现该方法能有效识别和区分不同的降雨类型，为农业、水资源管理和灾害预防等领域提供了有力的决策支持依据。 使用时间序列K均值算法对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类分析。在k均值方法中，距离计算采用动态时间规整（DTW），这是一种常用的时间/顺序数据聚类技术。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Rainfall-Pattern-Classification-in-Indonesia-with-Time-Series-K-means...
    优质
    本文探讨了在印度尼西亚使用时间序列K均值算法进行降雨模式分类的方法，旨在提供对当地气候特征更深入的理解。通过分析不同地区的降雨数据，研究发现该方法能有效识别和区分不同的降雨类型，为农业、水资源管理和灾害预防等领域提供了有力的决策支持依据。 使用时间序列K均值算法对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类分析。在k均值方法中，距离计算采用动态时间规整（DTW），这是一种常用的时间/顺序数据聚类技术。
     
  • Time Series Forecasting with Deep Learning
    优质
    本课程聚焦于使用深度学习技术进行时间序列预测。通过理论讲解与实践操作相结合的方式，深入探讨循环神经网络等模型的应用。适合对时间序列分析感兴趣的学员。 使用MLPs、CNNs 和 LSTMs 在 Python 中预测未来
     
  • Pattern Classification (2nd Edition with Matlab Code)
    优质
    本书为《模式分类》第二版，附带MATLAB代码。书中全面介绍了模式识别和统计分类理论，并通过实例展示了算法的实际应用。适合研究及工程技术人员阅读参考。 这是刚才那本书的有关代码，实现了书中讲到的算法，希望你喜欢！
     
  • Pattern Classification (Second Edition with Complete Solutions).zip
    优质
    《模式分类》（第二版含完整解答）提供了一套全面而系统的模式识别理论与方法，附带详尽习题解析。适合研究和教学使用。 《模式识别经典教材》（Pattern Classification），作者Richard.O.Duda，第二版英文原版，非扫描版本非常清晰。目录部分为扫描不太清晰，不过每一章节前都有清晰的目录页。此外还包含400多页全部英文版的答案，低分即可下载，共同学习。
     
  • Time Series Forecasting with Deep Learning - by Jason Brownlee
    优质
    《Time Series Forecasting with Deep Learning》由Jason Brownlee撰写，本书深入浅出地介绍了如何使用深度学习技术进行时间序列预测，适合数据科学爱好者和专业人士阅读。 深度学习为时间序列预测带来了许多希望，包括自动识别时间依赖关系以及处理趋势和季节性等时间结构的能力。在这本新的电子书中，采用你熟悉的友好机器学习掌握风格，跳过复杂的数学理论，直接进入实践操作环节。通过详细的解释、标准的Python库（如Keras和TensorFlow 2）及分步教程课程，你可以学会如何为自己的时间序列预测项目开发深度学习模型。这本书包含5个部分共25节课，总页数达575页。
     
  • Advanced Time Series Sales Forecasting with ARIMA and SARIMA
    优质
    本课程深入探讨ARIMA和SARIMA模型在时间序列销售预测中的应用，教授如何利用这些统计方法进行精准的市场趋势分析与预测。 项目：使用ARIMA和SARIMA模型的牛仔香烟销售高级时间序列预测 简介： 您在美国联邦政府健康与环境部门担任数据科学家，任务是确定该国最古老、最有实力的卷烟生产商——牛仔香烟（TM, EST 1890）的销售趋势是增长还是下降。尽管该公司历史悠久，但其公开销售和营销数据并不充分。目前仅有的可用战后历史数据是从1949年恢复生产后的11年间的数据，在此期间公司经历了两次停产期：一次是在1960年停止运营，另一次在1970年重新开始。 您的任务是利用这有限的1949年至1960年的销售记录来预测制造商未来的卷烟销量趋势。您需要重建该公司的历史销售数据，并从过去的角度进行未来预测，以便撰写关于美国与主要烟草公司相关的公共卫生报告。 此分析结果将作为重要政府建议的一部分内容，与其他同事的研究相结合，为公共健康和地方经济提供关键性的指导信息。
     
  • Modern Time Series Forecasting in Python, 2nd Edition (Expert...)
    优质
    本书是《Python现代时间序列预测》第二版，专为专家级读者设计，深入讲解如何使用Python进行复杂的时间序列分析和预测。 《Modern Time Series Forecasting with Python, 2nd Edition》是第二版，旨在通过Python社区专家的努力帮助开发人员掌握行业准备就绪的机器学习和深度学习时间序列分析技术。本书由Manu Joseph和Jeffrey Tackes编写，并由Packt Publishing出版发行。 出版社在确保信息准确性方面做出了所有努力，但书内信息仍然以不附带任何明示或暗示保证的方式销售。作者、出版社或其经销商及分销商不会对由此书直接或间接引起的任何损害承担责任。书中提及的所有公司和产品的商标信息均通过正确使用大写来提供。 本书第二版首次出版于2022年11月，第二次发行在2024年10月，是面向行业准备的现代化时间序列预测指南。它涵盖了机器学习与深度学习在时间序列分析中的应用，并利用了PyTorch和pandas等工具来提供一套结合最新技术趋势的方法。 Packt Publishing为本书制作投入了大量的专业人力资源。出版社位于英国伯明翰Grosvenor House，11 St Pauls Square, B3 1RB的注册办公地点。高级出版产品经理是Bhavesh Amin；项目编辑包括Jane D’Souza和Parvathy Nair；内容开发编辑为Deepayan Bhattacharjee；校对编辑由Safis Editor担任，并且Karan Sonawane负责技术编辑，Hemangini Bari作为索引编辑，Pranit Padwal是展示设计师，Anamika Singh则是开发者关系市场专员。 本书的出版强调了时间序列预测领域知识更新和专业化的重要性。几十年来，这一学科主要由特定方法和理论主导，但随着现代机器学习与深度学习技术的发展，该领域的预测技术已经发生了变革并更加侧重于利用这些新兴的方法以应对工业界对准确性和效率日益增长的需求。 通过使用流行的Python库PyTorch和pandas，本书提供了一种结合了最新趋势的实践方法，并将理论知识与实际应用相结合。这使得开发者能够获得一套完整的行业级时间序列分析及预测解决方案。
     
  • Sparse Locally Linear and Neighbor Embedding in Nonlinear Time Series...
    优质
    本文提出了一种新的非线性时间序列数据降维方法——稀疏局部线性和邻域嵌入法(Sparse Locally Linear and Neighbor Embedding, SLLNE)，有效捕捉数据的内在结构和动态特性。 提交的内容包括稀疏编码程序以及支持向量回归和支持向量机中的装袋树程序，并引用了论文《用于非线性时间序列预测的稀疏局部线性和相邻嵌入》中使用的16个数据集，作者为Waleed Fakhr，发表于ICCES 2015年会议。 该文提出了一种基于字典的L1范数稀疏编码方法，专门用于时间序列预测。这种方法无需训练阶段且参数调整最少，适用于非平稳和在线应用中的预测任务。在预测过程中，每个测试向量通过基础追求L1范数问题来估计一组稀疏权重，并尝试约束稀疏编码公式，包括了稀疏局部线性嵌入及最近邻嵌入。 为了验证该方法的有效性，在包含16个时间序列数据集的离线试验中进行了实验。这些数据集中训练样本是固定的。所提出的方法与装袋树（Bagging Tree, BT）、最小二乘支持向量回归(LSSVM)和正则化自回归模型(AR)进行了比较，结果显示该稀疏编码预测方法在10倍交叉验证下优于LSSVM，并且显著超过了其它两种模型的性能。
     
  • SOM-Driven Time Series Clustering.rar
    优质
    本资源包提供了基于结构相似性（SOM）驱动的时间序列聚类算法的相关代码和文档。通过使用自组织映射技术，实现高效的时间序列数据分类与分析。适用于科研及数据分析项目。 时间序列分析在数据挖掘和机器学习领域占据着重要的地位，在金融、气象预测、生物医学及工业监控等多个领域有着广泛应用。SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）是一种非监督学习算法，能够将高维数据映射到二维或低维空间形成可视化的神经网络结构，并常用于数据分类和聚类。本资料主要探讨了如何利用SOM对时间序列数据进行有效的聚类。 1. **时间序列聚类** 时间序列聚类方法旨在通过测量不同时间序列之间的相似性来自动发现具有类似动态行为的数据集，以找出内在模式与结构。 2. **SOM（自组织映射）算法** SOM由芬兰科学家Teuvo Kohonen提出。它是一种竞争型学习算法，能够将输入数据的分布尽可能地在二维网络上进行可视化表示和聚类。 3. **SOM在时间序列聚类中的应用** 在处理时间序列时，SOM可以捕捉到全局结构与局部特征，并通过映射使相似的时间序列靠近。随后利用邻域关系及距离度量确定序列间的相似性，最终实现对这些数据的分类和分组。 4. **源码解析** 源代码通常会涵盖权重初始化、竞争更新规则以及学习率与邻域半径等关键参数的选择过程。通过分析源码可以深入理解SOM算法的工作机制，并为实际应用提供参考支持。 5. **时间序列相似度度量** 在进行基于SOM的时间序列聚类时，选择合适的相似性测量方法非常重要。常用的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离以及动态时间规整（DTW）等。其中DTW特别适用于处理非一致长度的序列问题，能够找到最佳对齐方式以最大化它们之间的相似度。 6. **聚类有效性评估** 对于算法性能的评价是不可或缺的一环。常用的指标有轮廓系数、Calinski-Harabasz指数以及Davies-Bouldin指数等，这些可以帮助判断结果的质量和合理性。 7. **实际应用** SOM在时间序列分析中的实例可能涉及股票市场趋势预测、电力需求负荷估计及用户行为模式识别等领域。通过聚类可以揭示隐藏的规律，并为决策支持与异常检测提供依据。 本资料深入探讨了SOM算法应用于时间序列数据分类时的应用价值，对于研究者和实践人员来说都是一份宝贵的参考资料。掌握这些知识有助于提升处理此类问题的能力和效率。
     
  • Time Series Model for Manual Prediction.zip
    优质
    该压缩文件包含一个用于手动预测的时间序列模型的相关代码和文档。用户可以从中学习如何构建和应用时间序列分析来做出预测。 AR、MA、ARMA模型提取参数预测不需要进行参数优化。看完相关博文后可以下载代码（MATLAB2020版本），文中也提供了测试数据及详细的实现方法。相关内容包括了上述所有信息，便于读者理解和实践这些时间序列分析技术。