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独家 | 利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型(附Python和R代码)

序列预测方法,它是自回归综合移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Averages)的首字母缩写。ARIMA 模型建立在以下假设的基础上:●数据 序列是平稳的,这意味着均值和方差不应随 时间而变化。通过对数变换或差分 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术小能手 浏览:58 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第2章 一元时间序列的基本概念和模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###第2章 一元 时间 序列的基本概念和 模型本章介绍 时间 序列的概念、 模型及 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:195 回复:0

使用时间序列分解模型预测商品销量

销量的 模型构建流程和方法,以及如何评估 模型和使用 模型的结果来制定决策。通过本课程介绍的 模型,学会根据促销价格、促销手段和 时间本身做线性回归和 时间 序列分解,以预测销量并根据 模型的结果指导运营策略。 ...
来自: 开发者社区 > 大学 作者: 阿里云大学
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《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.7 AR 模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.7节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:337 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.8 ARMA 模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.8节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:208 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.9 ARIMA 模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.9节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:279 回复:0

怎么用机器学习模型做时间序列预测?

看了下 时间 序列预测算法,大家一般都是用的Arima,但是Arima是一维的,也就是说只能用历史的客流量数据,那其他的数据怎么用呢?想了好久都没想明白,怎么把其他的数据用起来。看到论坛里好多人用了xgboost,做回归么?但是预测集啥特征数据都没有。求解释。 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: data_killer 浏览:8184 回复:9

R语言时间序列分析之ARIMA模型预测

R语言 时间 序列分析之ARIMA 模型预测 今天学习ARIMA预测 时间 序列。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对 时间 序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是,如果你想使用指数 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: nieson 浏览:3070 回复:0

教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM(附代码、数据集)

长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为 时间 序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量 时间 序列预测的 LSTM 模型。诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术小能手 浏览:199 回复:0

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据?

时间 序列预测,究竟需要多少历史数据?显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变。在本教程中,我们将基于 Python 语言,对 模型输入大小不同的历史数据,对 时间 序列预测问题展开讨论,探究历史数据对 ARIMA 预测 模型的 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:138 回复:0

使用时间序列分解模型预测商品销量

销量的 模型构建流程和方法,以及如何评估 模型和使用 模型的结果来制定决策。通过本课程介绍的 模型,学会根据促销价格、促销手段和 时间本身做线性回归和 时间 序列分解,以预测销量并根据 模型的结果指导运营策略。 ...
来自: 开发者社区 > 大学 作者: 阿里云大学

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.5 一般线性模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.5节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:134 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.6 MA 模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.6节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:253 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.10 季节模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.10节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn.com/211eb257b8cac21e624e1de5d11717f71d7b1740.png) ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:223 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第1章 引言 1.1 时间序列的特点

,一些 时间 序列 模型有很强的数学假定,但这些最多根据经验的假定永远无法用数据验证.如果不注意到这些局限性,则会导致滥用和误导.什么是较“规范”的 序列呢?比方说,对于一元 时间 序列来说,就是在进行一系列差分变换之后可以转变为 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:131 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——3.2 一元时间序列数据实例分析

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第3章,第3.2节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn.com/0f5280dfdb7cad69b40ee1063acdb7e9d60a4ebc.png) ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:275 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——1.2 时间序列例子

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第1章,第1.2节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###1.2 时间 序列例子例1.1 美国年度经济数据(sf ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:277 回复:0

Facebook开源时间序列内存数据库Beringei,追求极致压缩率——如果是int根据大多数时间序列中的值与相邻数据点相比并没有显著的变化,只要使用XOR将当前值与先前值进行比较,然后存储发生变化的比特。最终,该算法将整个数据集至少压缩了90%

实时并精确的监控,以便在第一 时间发现、诊断、处理出现的问题。Facebook使用 时间 序列数据库(TSDB)跟踪和存储系统度量指标,比如说产品的统计信息(每分钟发送多少消息)、服务的统计信息(命中缓存层与MySQL层的查询速率),以及系统的统计信息(CPU ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 桃子红了呐 浏览:13 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第 3 章 一元时间序列数据的拟合及预测 3.1 一些估计和预测方法的基本数学原理

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第3章,第3.1节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:271 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.1 时间序列的平稳性及相关性度量

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.1节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:232 回复:0

Newtonsoft.Json 序列化和反序列化 时间格式

null 1.JSON 序列化string JsonStr= JsonConvert.SerializeObject(Entity);eg: A a=new A(); a.Name="Elain00" ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 老朱教授 浏览:5 回复:0

.net——序列化与反序列化中对日期时间的处理

;     当然,在 序列化的时候,我们可以不对日期 时间做单独处理,拿到前台JS之后,再对数据进行一个整合过滤,这样,就不会固定死日期 时间的返回格式,感觉这样比在后台处理好。     ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: soledad_lhc 浏览:25 回复:0

条件随机场——时间序列(句子单词序列也算),其特征函数必须要考虑前一刻的数据

拍的,那就打上跑步的标签;有的照片是开会时拍的,那就打上开会的标签。问题来了,你准备怎么干?一个简单直观的办法就是,不管这些照片之间的 时间顺序,想办法训练出一个多元分类器。就是用一些打好标签的照片作为训练数据,训练出一个 模型,直接根据照片的特征来分类 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 桃子红了呐 浏览:14 回复:0

时间序列数据帧。用相对起点绘制两个不同的时间范围

我有一个包含 时间 序列的数据框(单个股票的每日价格)。我想采用两个不同的 时间范围,并将它们叠加在绘图上,相对起点为0而不是日期。在下面的示例中,如果我绘制1962和2018,它将日期用作x轴而不是相对起点。SPY = pd.read_csv ...
来自: 开发者社区 > 问答 作者: python小能手 浏览:8 回复:1

隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率

状态数N非常多的那就麻烦了,此时我们预测状态有NT种组合,算法的 时间复杂度是O(TNT)阶的。因此对于一些隐藏状态数极少的 模型,我们可以用暴力求解法来得到观测 序列出现的概率,但是如果隐藏状态多,则上述算法太耗时,我们需要寻找其他简洁的算法。    前向后 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 文艺小青年 浏览:6 回复:0

深度学习(11):序列模型

深度学习(11): 序列 模型2018-03-09采用循环神经网络能够建立各种各样的 序列 模型(Sequence Model)。加入一些注意力机制,能够使这些 序列 模型更加强大。Seq2Seq 模型2014年Cho等人在论文 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: fdvdx 浏览:36 回复:0

隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列

null在本篇我们会讨论HMM 模型最后一个问题的求解,即即给定 模型和观测 序列,求给定观测 序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态 序列。在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM 模型。HMM 模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: citibank 浏览:32 回复:0

隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列

null   在本篇我们会讨论HMM 模型最后一个问题的求解,即即给定 模型和观测 序列,求给定观测 序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态 序列。在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM 模型。    HMM 模型的解码问题最常用的算法是维特比算法 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 文艺小青年 浏览:6 回复:0

【Flexsim】分享协同任务序列、循环语句、数组综合运用的小模型

      给大家分享的关于协同任务的一套 模型是学习协同系列非常好的案例,使得操作员可以不用等到新的货物进入queue,只要queue中有满足条件数量的item就进行搬运。今天花了一定的 时间,再深入研究了一下这个 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: 古雅廊 浏览:258 回复:0

Keras编解码模型序列预测

。- **infdec**:对新的源 序列进行预测时使用的解码器 模型。- **source**:已编码的源 序列。- **n_steps**:目标 序列中的 时间步长数。- **cardinality**:输出 序列的基数,例如每个 时间步长的特征 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 【方向】 浏览:177 回复:0

数据变金矿:一文读懂序列模型(附用例)

通过文字或语音留下对本次交易的反馈后离开。这样一个简单的交易现在如今的世界里要占据你大块的 时间,但是今后只需要不到两分钟(如果一切正常的情况下)。这听起来是不是很超前?实现Kiosk的功能主要通过一个简单的结构-- 序列 模型。以下是Kiosk需要具备的 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术小能手 浏览:24 回复:0

第13章 用序列化保存模型

第13章 用 序列化保存 模型深度学习的 模型有可能需要好几天才能训练好,如果没有SL大法就完蛋了。本章关于如何保存和加载 模型。本章将:使用HDF5格式保存 模型使用JSON格式保存 模型使用YAML格式保存 模型我们开始吧。第13章 用 序列 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 幸运券发放 浏览:13 回复:0

自然语言处理(NLP)类模型 - 机器学习PAI

在ModelHub,PAI提供多种已经训练好的自然语言处理类 模型供您使用,涵盖了文本分类、文本匹配、 序列标注及特征提取应用。本文为您 ...

独家 | ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习(附链接)

传统 时间 序列预测中最常使用到的 时间 序列 模型有以下五种,包括:自回归(AR) 模型;移动平均(MA) 模型;自回归移动平均(ARMA) 模型;自回归整合移动平均 模型(ARIMA);季节性整合自回归移动平均 模型(SARIMA) 模型。自回归AR 模型以 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 1168562833233928 浏览:65 回复:0

如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

)。TFTS专门设计了一套针对 时间 序列预测问题的API,目前提供AR、Anomaly Mixture AR、LSTM三种预测 模型。TFTS模块源码地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 行者武松 浏览:5 回复:0

如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

:读入 时间 序列数据(分为从numpy数组和csv文件两种方式)用AR 模型时间 序列进行预测用LSTM 模型时间 序列进行预测(包含单变量和多变量)先上效果图,使用AR 模型预测的效果如下图所示,蓝色线是训练数据,绿色为 模型拟 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:107 回复:0

时间序列预测教程:如何利用 Python 预测波士顿每月持械抢劫案数量?

方法步骤和工具,通过实践,可以用它来解决自己遇到的相关问题。本教程结束之后,您将了解:如何核查Python环境并准确地定义一个 时间 序列预测问题。如何构建一套测试工具链,用于评估 模型,开发预测原型。以及如何通过 时间 序列分析工具更好 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:238 回复:0

从头编写一款时间序列数据库

时间 序列数据库的监控系统,以及它和Kubernetes的集成工作。从很多方面来说,Kubernetes表现出了一切Prometheus专门设计的东西。它使得持续部署,自动扩缩,以及高度动态环境的其他功能更易于实现。它的查询语言和操作 模型,还有许多 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 猫饭先生 浏览:130 回复:0

如何将时间序列问题用 Python 转换成为监督学习问题

Pandas 的&shift()&函数,在给定希望得到的输入值、输出值 序列长度后自动生成 时间 序列问题的新格式数据。这是个很有用的工具。我们可以通过机器学习算法研究各种 时间 序列问题格式,探究哪种格式能够得到效果更佳的 模型。在本节中,我们将创建 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:110 回复:0

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第2章 一元时间序列的基本概念和模型

本章介绍<em>时间序列</em>的概念、<em>模型</em>及一些方法,不涉及具体的真实<em>时间序列</em>,但体现了人们用数学语言来描述现实世界的努力.任何<em>时间序列</em>的<em>模型</em>都试图近似地描述一些真实的<em>时间序列</em>.当然它们都不等同于实际的序...

《数据挖掘:实用案例分析》——2.4 时序模式

<em>时间序列</em>分解的方法有很多,较常用的<em>模型</em>有加法<em>模型</em>和乘法<em>模型</em>。1.加法<em>模型</em> 假定<em>时间序列</em>是基于4种成分相加而成的。长期趋势并不影响季节变动。若以y表示<em>时间序列</em>,则加法<em>...

SPSS时间序列分析

ARIMA<em>模型</em>全称为差分自回归移动平均<em>模型</em>(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名<em>时间序列</em>预测方法,...

独家 | ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习(附链接)

传统时间序列预测中最常使用到的<em>时间序列模型</em>有以下五种,包括: 自回归(AR)模型;移动平均(MA)模型;自回归移动平均(ARMA)模型;自回归整合移动平均模型(ARIMA);季节性整合自回归移动平均模型(SARIMA)模型。自回归...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——1.4 本书的内容

人们不可能证明真实的<em>时间序列</em>会满足某个数学<em>模型</em>的数学假定,各种<em>模型</em>中所有的关于数据的数学假定仅仅是人们头脑中对真实现象的某种近似,这些近似和实际问题的差距是永远不可能知道的,正如所有科学理论仅仅是对未知...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第1章 引言 1.1 时间序列的特点

此外,一些<em>时间序列模型</em>有很强的数学假定,但这些最多根据经验的假定永远无法用数据验证.如果不注意到这些局限性,则会导致滥用和误导.什么是较“规范”的序列呢?比方说,对于一元时间序列来说,就是在进行一系列差分变换...

如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

自回归模型(Autoregressive model,可以简称为AR模型)是统计学上处理<em>时间序列模型</em>的基本方法之一。在TFTS中,已经实现了一个自回归模型。使用AR模型训练、验证并进行时间序列预测的示例程序为train_array.py。...

大讲堂 | 点过程模型在序列数据挖掘中的应用

点过程<em>模型</em>是对此<em>序列</em>数据进行建模分析的有效工具。本次公开课中,讲者将介绍如何使用点过程<em>模型</em>对此类<em>序列</em>数据进行建模分析。分享主题 点过程<em>模型</em>在<em>序列</em>数据挖掘中的应用 分享嘉宾 吴伟昌,上海交通大...

时间序列简单介绍

上述示例充分展示了<em>时间序列</em>的多<em>模型</em>加和性,该属性也是<em>时间序列</em>的一个很重要的属性,每拿到一个<em>时间序列</em>,我们首先需要判断该<em>时间序列</em>是否可以用相加<em>模型</em>来描述,在确定了加和属性后去考虑如何分解<em...

《多核与GPU编程:工具、方法及实践》----3.3 设计考虑

图3-6展示了一个实例用以说明这种情况,其中图3-5中的<em>序列</em>被复制了一份,虽然两个独立<em>序列</em>是顺序一致性的,但是没有办法保证两个<em>时间</em>线的组合依然满足顺序一致性。更为严格的一致性<em>模型</em>是<em>序列</em>化(linearizab...
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