MTSF：开源的多元时间序列预测工具-ITADN社区

MTSF：开源的多元时间序列预测工具

优质

MTSF是一款开源的多元时间序列预测工具，旨在帮助企业与研究者高效地进行复杂的时间序列数据分析和未来趋势预测。这项技术的实现可以利用高中阶段所学的微积分和代数知识来进行多元时间序列预测。

Python中的STID多元时间序列预测实现

优质

本文介绍了在Python环境下使用STID模型进行多元时间序列预测的方法和实践，探讨了其技术原理及应用案例。多元时间序列预测是一项复杂的数据分析任务，在金融、能源、交通及气象等领域具有重要应用价值。通过这种技术可以有效预测未来的趋势与模式。Python因其强大的数据处理能力和丰富的机器学习框架成为进行此类工作的理想选择。本段落将详细探讨如何利用Python实现STID（即Simple Time-series with ID）方法来进行多元时间序列预测，并结合MLP（多层感知器）神经网络模型提高预测精度和效率。 STID方法基于简单的多层感知器模型，这是一种前馈神经网络，包含多个隐藏层。在进行时间序列预测时，该技术通过识别历史数据中的模式与趋势来构建预测模型。其核心在于如何有效提取时间序列特征并利用这些特征来进行准确的预测。使用Python可以借助TensorFlow、Keras或PyTorch等深度学习库建立MLP模型。首先需要对输入的时间序列数据进行预处理，例如归一化和填补缺失值，以确保模型能够正确地从数据中学习到有用的特性。对于涉及多个相关变量的多元时间序列数据，通过特征工程将这些变量融合为更丰富的输入向量。接下来，在Keras中使用`Sequential`模型构建MLP架构：首先添加输入层、随后是若干隐藏层以及输出层。每个隐藏层可以包含不同数量的神经元，并且通常会采用ReLU或Tanh作为激活函数以引入非线性因素；对于连续值预测任务，建议选用线性的‘linear’作为输出层的激活函数。在训练模型阶段，需要定义损失函数（比如均方误差MSE）和优化器（例如Adam）。同时也要设定学习率、批次大小及训练周期等超参数。利用验证集监控模型性能，并实施早停策略以防止过拟合现象发生。 STID方法的效率提升主要体现在对网络结构的设计以及合理的训练策略上，通过减少不必要的复杂度可以有效降低计算资源需求；另外，在预测阶段接收新的时间序列数据作为输入并输出相应的结果。为了进一步提高预测效果，还可以尝试采用集成学习技术如bagging或boosting等。综上所述，基于Python实现的STID多元时间序列预测方法结合了MLP模型的优势，不仅提供了较高的精度也考虑到了效率问题。通过熟练掌握深度学习库和时间序列分析技巧可以有效地解决实际应用中的复杂数据处理挑战，并为决策提供有力支持。在具体操作过程中还需根据特定的数据特性和业务需求进行适当的调整与优化以达到最佳预测效果。

PyTorch LSTM 多时间步的时间序列预测

优质

简介：本文探讨了使用PyTorch框架实现LSTM神经网络进行多时间步的时间序列预测的方法，提供了一个基于深度学习的时间序列分析实例。使用LSTM完成时间序列预测，每次预测一个时间步，并将该时间步作为输入。

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Keras的多元多步时间序列LSTM模型预测.zip

优质

本项目采用Python深度学习框架Keras，构建多元多步的时间序列预测模型。通过长短时记忆网络（LSTM），对复杂数据进行高效建模与预测分析。本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以直接使用。项目源码系统完整，并且内容已经由专业老师审定，基本能够满足学习和使用的参考需求。如果有需要的话可以放心下载并使用该资源。

开源版混沌时间序列分析与预测工具箱.zip

优质

本资源提供一款针对混沌时间序列进行分析和预测的开源工具箱，包含多种算法模型及可视化模块，适用于科研人员和技术爱好者深入研究复杂系统动态特性。感谢陆老师提供了这个版本的开源资料。混沌时间序列分析与预测工具箱 Version3.0 包括以下功能： 1. 生成各种混沌时间序列： - Logistic 映射：\ChaosAttractors\Main_Logistic.m - Henon映射： \ChaosAttractors\Main_Henon.m - Lorenz 吸引子： \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m - Duffing 吸引子： \ChaosAttractors\Main_Duffing.m - Duffing2 吸引子： \ChaosAttractors\Main_Duffing2.m - Rossler 吸引子： \ChaosAttractors\Main_Rossler.m - Chens 吸引子： \ChaosAttractors\Main_Chens.m - Ikeda 吸引子： \ChaosAttractors\Main_Ikeda.m - Mackey-Glass 序列： \ChaosAttractors\Main_MackeyGLass.m - Quadratic 序列： \ChaosAttractors\Main_Quadratic.m 2. 计算时延（delay time）： - 自相关法：\DelayTime_Others\Main_AutoCorrelation.m - 平均位移法：\DelayTime_Others\Main_AverageDisplacement.m - 去偏的复自相关法： \DelayTime_Others\Main_ComplexAutoCorrelation.m - 互信息法： \DelayTime_MutualInformation\Main_Mutual_Information.m 3. 计算嵌入维（embedding dimension）： - 假近邻法：\EmbeddingDimension_FNN\Main_FNN.m 4. 同时计算时延与嵌入窗(delay time & embedding window)： - CC 方法： \C-C Method\Main_CC_Method_Luzhenbo.m - 改进的CC方法： \C-C Method Improved\Main_CC_Method_Improved.m 5. 计算关联维（correlation dimension）： - GP 算法：\CorrelationDimension_GP\Main_CorrelationDimension_GP.m 6. 计算K熵(Kolmogorov Entropy)： - GP算法： \KolmogorovEntropy_GP\Main_KolmogorovEntropy_GP.m - STB 算法： \KolmogorovEntropy_STB\Main_KolmogorovEntropy_STB.m 7. 计算最大Lyapunov指数(largest Lyapunov exponent)： - 小数据量法：\LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein1.m, \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein2.m 和 \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein3.m 8. 计算 Lyapunov指数谱（Lyapunov exponent spectrum）： - BBA算法： \LyapunovSpectrum_BBA\Main_LyapunovSpectrum_BBA1.m 和 \LyapunovSpectrum_BBA\Main_LyapunovSpectrum_BBA2.m 9. 计算二进制图形的盒子维（box dimension）和广义维(genealized dimension)： - 覆盖法： \BoxDimension_2D\Main_BoxDimension_2D.m 和 \GeneralizedDimension_2D\Main_GeneralizedDimension_2D.m 10. 计算时间序列的盒子维（box dimension）和广义维(genealized dimension)： - 覆盖法： \BoxDimension_TS\Main_BoxDimension_TS.m 和 \GeneralizedDimension_TS\Main_GeneralizedDimension_TS.m 11. 混沌时间序列预测(chaotic time series prediction): - RBF神经网络一步预测和多步预测 - 一步预测: \Prediction_RBF\Main_RBF.m - 多步预测： \Prediction_RBF\Main_RBF_MultiStepPred.m - Volterra级数一步预测和多步预测： - 一步预测： \Prediction_Volterra\Main_Volterra.m - 多步预测: \Prediction_Volterra\Main_Volterra_MultiStepPred.m 12. 创建替代数据（Surrogate Data）: - 随机相位法： \SurrogateData\Main_SurrogateData.m

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-多元贝叶斯预测合成在Mac...

优质

本资源提供基于MATLAB的时间序列预测代码，重点应用多元贝叶斯预测模型进行数据合成与分析，适用于Mac操作系统环境。时间序列预测代码用于宏观经济预测中的多元贝叶斯预测综合作者贡献清单表数据抽象的数据包含来自FRED数据库的6个宏观经济时间序列数据。这6个系列是1986/1-2015/12以来的每月通货膨胀、工资、失业率、消费量、投资和利率。所有这些数据都可以从FRED数据库中公开获取。描述如下： - 通货膨胀 - 工资水平 - 失业率 - 消费量 - 投资情况 - 利率代码的抽象zip文件包含运行多变量BPS所需的matlab文件和函数，其中包括代理预测以及本段落中检查的提前1步预测。描述该函数输入业务代表预测和先验规格，并输出预测系数、方差及后平滑系数与业务代表密度。此代码遵循了文章中的综合功能规范。 BPSsim.m是一个加载代理预测密度并调用mBPS.m函数（其中，mBPS(y, a_j, A_j, n_j, delta, m_0, C_0, n_0, s_0, burn_in, mcmc_iter)生成所需的后验参数进行预测和分析）的文件。输出为预测分布，并计算性能指标。使用说明：运行BPSsim.m将计算出提前1步预测的效果。 BPS 输出在mBPS函数内被计算（即，执行mBPS(y, a_j, A_j, n_等操作）。

基于Keras和LSTM的时间序列多元多步预测源码及数据.zip

优质

该资源包含使用Keras框架与LSTM神经网络实现时间序列多元多步预测的完整代码和相关数据集，适用于机器学习研究和实践。基于Keras+LSTM模型的多元多步时间序列预测源码及数据包含以下内容： 1. 时间序列预测问题转化为监督学习问题。 2. LSTM模型的数据准备方法。 3. 如何构建LSTM模型。 4. 使用LSTM进行多步预测的方法。 5. 多步预测结果的可视化技术。 6. 结果导出流程。

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}; ```

是否确定退出登录?

MTSF：开源的多元时间序列预测工具

全部评论 (0)