R语言实现多线性回归模型预测时间序列数据 MLR models in R
<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱（比如博主）利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型； --><!--定义：人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系 ...
原文：时间序列预测——线性回归（上下界、异常检测），异常检测时候历史数据的输入选择是关键，使用过去历史值增加模型健壮性
data download: https: github.com nicolasmiller pyculiarity blob master tests raw data.csv 数据集样子： y timestamp : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : ...
2018-11-04 17:54 11 3050 推荐指数：
相关推荐
拓端数据|Python中用Prophet模型对天气时间序列进行预测与异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22673 原文出处：拓端数据部落公众号 方法 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应。该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分 ...
时间序列异常检测
时间序列异常检测基础研究随着时间序列数据越来越频繁的被使用，异常数据在时间序列中的价值被发掘和利用，越来越多的人们将目光投入到时间序列异常检测领域，并且提出了很多时间序列异常检测技术，这些技术的提出大大促进了时间序列异常检测领域的发展，对于后面学者进行时间序列数据挖掘有着重要的参考价值。上一章介绍 ...
时间序列异常检测
对如下数据进行异常检测，显然红圈中的两个点是异常点。 1、 使用指标绝对值进行异常检测 使用OneClassSVM检测，结果如下：异常点没有检测出来，正常点反而被检测为异常。 显然时间序列中我们并没有考虑时间因素，于是我们可以在检测中引入时间因素 ...
LSTM 时间序列数据的异常检测
见 http://www.infoq.com/cn/articles/deep-learning-time-series-anomaly-detection 但是不够详细 ...
拓端数据|R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将 ...
基于概率建模的多维时间序列的异常检测
摘要：亚马逊提出的deepar算法基于seq2seq模型对单维时间序列进行建模、预测，基于预测结果对时间序列中的异常点进行识别，但这种方法不适用于多维度的时间序列建模。在利用IoT+AI对现实世界中的物理设备进行异常检测的过程中，一个设备的运转/健康状态往往是由一系列指标共同决定的，指标之间 ...
学习笔记：多维时间序列异常检测（一）
本文包含的内容：什么是时间序列和时间序列分解模型？如何做时序异常检测、时序预测和根因分析？为什么需要AMA? 异常检测是在数据中发现与预期行为不符的模式。对于决策者而言，在检测到异常时采取必要的积极行动可以避免和减少损失。异常检测在许多行业中发挥着至关重要的作用，例如金融行业的欺诈检测、医院 ...