笔记摘抄 1. 问题描述 已知 [k, k+n)时刻的正弦函数，预测 [k+t, k+n+t)时刻的正弦曲线。 因为每个时刻曲线上的点是一个值，即feature_len=1 如果给出50个时刻的点，即seq_len=50 如果只提供一条曲线供输入，即batch ...

#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络 ...

时间序列预测案例一: 正弦波 PyTorch 官方给出了时间序列的预测案例: https://github.com/pytorch/examples/tree/master/time_sequence_prediction 这是一个初学者上手的例子。它有助于学习pytorch和时间序列预测 ...

　　优秀的统计学者，首先得具有良好的数学建模素养，再之是具备侦查数据的能力，其次是统计学实验的积累，最后才是统计学知识的储备。时间序列预测是一个非常有趣的课题，能使用时序预测的实际问题几乎涉及我们生活、工作、科研等方方面面。如：天气预报、股市预测、产品推荐、水文预报、计算机技术、空间技术（如：多时 ...

引言 时间序列建模的主要目标之一就是对时间序列未来取值的预测. 而另一个最重要的目标即是对预测精确性的评估. 可以说之前的所有知识都是为预测与评估作准备的. 所谓预测就是利用已观测样本数据,对未来某时刻的取值进行估计. 对时间序列预测,基于这样一个假设: 已观测信息包含时间序列模型的所有信息 ...

https://zh.gluon.ai/chapter_recurrent-neural-networks/lang-model.html 翻译自： https://stackabuse.c ...

原文链接： https://stackabuse.com/time-series-prediction-using-lstm-with-pytorch-in-python/ 时间序列数据，顾名思义是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时时间段内的温度，一个月内各种产品的价格，一个特定 ...

趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 数据集 ...