1.【Python时序预测系列】基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
2.时间序列数据分析101 - (7) 自相关模型autoregressive model
3.Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
4.attention+lstm时间序列预测,时间时间有代码参考吗?
5.使用Prophet预言家进行时间序列预测
6.Python时序预测系列基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测（案例+源码）

【Python时序预测系列】基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）

       在Python时序预测系列中，作者利用ConvLSTM模型成功解决了单站点多变量单步预测问题，序列序列尤其针对股票价格的源码时序预测。ConvLSTM作为LSTM的代码升级版，通过卷积操作整合空间信息于时间序列分析，时间时间适用于处理具有时间和空间维度的序列序列vb.net项目源码数据，如视频和遥感图像。源码

       实现过程包括数据集的代码读取与划分，原始数据集有条，时间时间按照8:2的序列序列比例分为训练集（条）和测试集（条）。数据预处理阶段，源码进行了归一化处理。代码接着，时间时间通过滑动窗口（设为）将时序数据转化为监督学习所需的序列序列LSTM数据集。建立ConvLSTM模型后，源码模型进行了实际的预测，并展示了训练集和测试集的预测结果与真实值对比。

       评估指标部分，展示了模型在预测上的性能，通过具体的数据展示了预测的准确性。作者拥有丰富的科研背景，已发表6篇SCI论文，目前专注于数据算法研究，并通过分享原创内容，帮助读者理解Python、数据分析等技术。如果需要数据和源码，欢迎关注作者以获取更多资源。

时间序列数据分析 - (7) 自相关模型autoregressive model

       1.概述

       2.准备和处理时间序列数据

       3.探索式分析(EDA)

       4.基于统计学的时间序列分析方法

       4.1 自回归模型

       5.基于状态空间模型的时间序列分析方法

       6.基于机器学习的时间序列分析方法

       7.基于深度学习的时间序列分析方法

       8.模型优化的考虑

       所有源代码和markdown在github同步更新

       /skywateryang

       4. 基于统计学的时间序列分析方法

       本章将详细介绍时间序列分析方法，首先从统计学方法入手，如何求数的源码这类方法在学术研究和工业应用中具有广泛的应用基础。与线性回归相似，统计学方法利用线性回归解释不同时间点的数据点关系。然而，与一般线性回归不同，时间序列分析强调数据点之间的关联性。

       4.1 自回归模型（Autoregressive）

       自回归模型的核心思想是利用历史数据预测未来，即当前时刻的数据可以通过之前时刻的函数来表示。

       自回归模型是时间序列分析中常用的模型，尤其在数据缺乏额外信息时。其基本公式如下：

       （公式）

       该公式中的1表示时间间隔为1，即当前时刻的数据值仅考虑前一个时刻的值。从公式可以看出，它类似于常规线性回归，其中[公式]代表截距项和回归系数，[公式]表示t时刻的错误项，其均值为0，方差固定。该公式表明，使用t-1时刻的时间序列值来拟合t时刻的时间序列值。

       AR模型可以扩展到p个近邻时间值，此时称为AR(p)。[公式]中的[公式]表示一系列回归系数。

       Python实战演练

       实战中，使用AR模型需要满足两个前提假设：相关性和平稳性。

       如果数据集不平稳，需要通过操作去除趋势项和季节项，使其变得平稳。

       冷知识：平稳性分为强平稳性和弱平稳性，php图库共享源码强平稳性要求数据的分布不随时间变化，而弱平稳性仅要求数据的一阶距和二阶矩（均值和方差）不随时间变化。

       使用AR模型时，我们首先检验相关性。检验相关性的方法有两种：使用pandas的autocorrelation_plot方法检验整体自相关性，使用pandas的lag_plot方法检查单个时间间隔的相关性。

       第二步是检查平稳性，一种快捷的方法是使用statsmodels中的seasonal_decompose方法进行趋势项和季节项的分解。

       幸运的是，statsmodels包的AutoReg方法增加了对趋势和季节项特征的处理，可以直接使用该方法。

Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）

       本文是作者的原创第篇，聚焦于Python时序预测领域，通过结合TCN（时间序列卷积网络）和LSTM（长短期记忆网络）模型，解决单站点多变量时间序列预测问题，以股票价格预测为例进行深入探讨。

       实现过程分为几个步骤：首先，从数据集中读取数据，包括条记录，通过8:2的比例划分为训练集（条）和测试集（条）。接着，数据进行归一化处理，以确保模型的稳定性和准确性。然后，构建LSTM数据集，通过滑动窗口设置为进行序列数据处理，转化为监督学习任务。接下来，模拟模型并进行预测，jsp菜单导航源码展示了训练集和测试集的真实值与预测值对比。最后，通过评估指标来量化预测效果，以了解模型的性能。

       作者拥有丰富的科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，并在某研究院从事数据算法研究。作者承诺，将结合实践经验，持续分享Python、数据分析等领域的基础知识和实际案例，以简单易懂的方式呈现，对于需要数据和源码的读者，可通过关注或直接联系获取更多资源。完整的内容和源码可参考原文链接：Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）。

attention+lstm时间序列预测,有代码参考吗?

       本文将深入解析基于LSTM与Attention机制进行多变量时间序列预测的实现过程，以实际代码示例为参考，旨在帮助读者理解与实践。

       首先，我们引入单站点多变量单步预测问题，利用LSTM+Attention模型预测股票价格。

       数据集读取阶段，通过`df`进行数据加载与预览。

       接着，进行数据集划分，确保8:2的比例，即训练集条数据，测试集条数据。

       数据归一化处理，美发预约系统源码确保模型训练效果稳定。

       构建LSTM数据集，通过滑动窗口设置为，实现从时间序列到监督学习的转换。

       然后，建立LSTM模型，结合Attention机制，提升模型对序列信息的捕获能力。

       模型训练完成后，进行预测操作，展示训练集与测试集的真实值与预测值。

       最后，评估预测效果，通过相关指标进行量化分析。

       本文作者，读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前专注于数据算法领域研究，通过自身科研实践分享Python、数据分析、机器学习、深度学习等基础知识与案例。致力于提供最易理解的学习资源，如有需求，欢迎关注并联系。

       原文链接：Python时序预测系列基于LSTM+Attention实现多变量时间序列预测（案例+源码）

使用Prophet预言家进行时间序列预测

       prophet是年由Facebook开源的一个高效时间序列预测工具。

       其名源于英文单词“prophet”，意为先知或预言家，暗示其预测未来的能力。

       Prophet采用简洁的单层回归模型，非常适合用于预测具有明确季节性周期性的时间序列，同时具有出色的解释性。

       接下来，我们将简要介绍Prophet的算法原理，并利用一个开源的能源消耗时间序列数据预测案例，展示Prophet的使用方法和其强大功能。

       notebook源码位置：

       预测效果展示：

       〇，Prophet原理概述

       1，prophet的优点：

       1， 拟合能力强。能够拟合时间序列数据中的趋势、周期以及节假日和特殊事件的影响，并能提供置信区间作为预测结果。

       2，对噪声鲁棒。引入了changepoints的概念，参数量远小于深度学习模型如LSTM，不易过拟合，收敛速度较快。

       3，模型解释性好。提供了强大的可视化分析工具，便于分析趋势、周期、节假日/特殊事件等因素的贡献。

       2，prophet的缺点：

       1，不适用协变多维序列。Prophet只能对单个时间序列建模，不能同时建模多个协变序列（如沪深支股票走势）。

       2，无法进行自动化复杂特征抽取。受模型假设空间限制，它无法对输入特征进行交叉组合变换等自动化抽取操作。

       3，prophet的原理：

       Prophet是一个加法模型，将时间序列分解为趋势项、周期项、节假日项/特殊事件影响以及残差项的组合。

       注：根据需求，周期项和节假日项/特殊事件影响也可设置为乘数而非加数

       1，其中趋势项被拟合成分段线性函数（默认）或分段logistic函数（适用于存在上下限的情况，如虫口模型、病毒传播等）。

       2，周期项使用有限阶（通常为3到8阶）的傅里叶级数进行拟合，有效减少参数量，避免对噪声数据过拟合。

       3，节假日项/特殊事件项可以作为点特征或区间特征引入，支持自定义不同类型的节假日或事件，还可通过add_regressor引入其他已知序列作为特征，具有很高的灵活性。

       一，准备数据

       我们使用的数据集是美国能源消耗数据集，包含了美国一家能源公司数十年的能源消耗小时级数据。

       1，读取数据

       2，数据EDA

       我们设计了一些时间日期特征来观察数据的趋势。

       3，数据分割

       二，定义模型

       三，训练模型

       四，使用模型

       五，评估模型

       六，保存模型

Python时序预测系列基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测（案例+源码）

       本文将介绍如何结合CNN、LSTM和Attention机制实现单变量时间序列预测。这种方法能够有效处理序列数据中的时空特征，结合了CNN在局部特征捕捉方面的优势和LSTM在时间依赖性处理上的能力。此外，引入注意力机制能够选择性关注序列中的关键信息，增强模型对细微和语境相关细节的捕捉能力。

       具体实现步骤如下：

       首先，读取数据集。数据集包含条记录，按照8:2的比例划分为训练集和测试集。训练集包含条数据，用于模型训练；测试集包含条数据，用于评估模型预测效果。

       接着，对数据进行归一化处理，确保输入模型的数据在一定范围内，有利于模型训练和预测。

       构造数据集时，构建输入序列（时间窗口）和输出标签。这些序列将被输入到模型中，以预测未来的时间点。

       构建模拟合模型进行预测，通过训练得到的模型参数，将输入序列作为输入，预测下一个时间点的值。

       展示预测效果，包括测试集的真实值与预测值的对比，以及原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果的可视化。

       总结，本文基于CNN、LSTM和Attention机制实现的单变量时间序列预测方法，能够有效处理序列数据中的复杂特征。实践过程中，通过合理的数据划分、归一化处理和模型结构设计，实现了对时间序列数据的准确预测。希望本文的分享能为读者提供宝贵的参考，促进在时间序列预测领域的深入研究和应用。

时序预测 | Matlab实现CPO-LSTM年新算法冠豪猪优化长短期记忆神经网络时间序列预测

       本文介绍如何使用Matlab实现一种年新算法，即CPO-LSTM，这是一个冠豪猪优化的长短期记忆神经网络，用于时间序列预测。此方法在预测准确性方面有着显著提升。实现过程需要运行环境Matlabb，数据集为Excel格式，包含多个特征，预测单一变量，为多变量回归预测。

       主要程序文件名为main.m，直接运行即可完成预测。预测结果将输出到命令窗口，包括R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等评估指标。代码设计遵循参数化编程原则，使得参数调整更加灵活，代码逻辑清晰且注释详尽。

       为了获取完整源码和数据，可点击下方链接咨询。咨询时可以提出六条具体需求，获取与之对应的内容。需注意，单次咨询仅提供一份代码，若代码内有明确说明可通过咨询获取，则免费提供，否则需付费咨询。

       在使用过程中，务必仔细阅读代码注释，理解每一部分的功能与参数调整方法，以便更好地应用于实际预测任务中。本代码在预测准确性、执行效率以及可扩展性方面均有良好表现，适合作为时间序列预测问题的解决方案。