時間序列預測
關(guān)注創(chuàng)建者：matlab應用與學習 創(chuàng)建時間：2023-09-14
時間序列預測的視頻教程
1-112基于matlab的多輸入多輸出時間序列預測
基于matlab的多輸入多輸出時間序列預測，案例采用兩輸入三輸出進行預測，即MIMO-MRI。程序已調(diào)通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
￥15.9 1分鐘 7播放
查看
1-107基于matlab的模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的時間序列預測
基于matlab的模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的時間序列預測，輸出訓練集、測試集和預測數(shù)據(jù)結(jié)果，數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
￥19.9 1分鐘 11播放
查看
1-28 基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測
基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測，可進行多步預測，其中訓練結(jié)果，測試結(jié)果，迭代過程，預測結(jié)果如圖。模型已調(diào)試完畢，替換自己的數(shù)據(jù)可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
￥15.9 1分鐘 13播放
查看
時間序列預測的實例教程
今天又是一篇Transformer梳理文章，這次應用場景是時間序列預測。Transformer的序列建模能力，讓其天然就比較適合時間序列這種也是序列類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。但是，時間序列相比文本序列也有很多特點，例如時間序列具有自相關(guān)性或周期性、時間序列的預測經(jīng)常涉及到周期非常長的序列預測任務(wù)等。這些都給Transformer在時間序列預測場景中的應用帶來了新的挑戰(zhàn)，也使業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了一批針對時間序列任務(wù)的Transformer改造。下面就給大家介紹7篇Transformer在時間序列預測中的應用。
1
Autoformer
論文題目：Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting（NIPS 2021）
下載地址：https://arxiv.org/pdf/2106.13008.pdf
Autoformer是Transformer的升級版本，針對時間序列問題的特性對原始Transformer進行了一系列優(yōu)化。模型的整體結(jié)構(gòu)如下圖，核心是Series Decomposition Block模塊和對多頭注意力機制的升級Auto-Correlation Mechanism。這里推薦想詳細了解Autoformer細節(jié)的同學參考杰少的這篇文章：當前最強長時序預測模型--Autoformer詳解，整理的非常全面深入。下面給大家簡單介紹一下Auroformer的各個模塊。
第一個模塊是Series Decomposition Block，這個模塊主要目的是將時間序列分解成趨勢項和季節(jié)項。在最基礎(chǔ)的時間序列分析領(lǐng)域，一個時間序列可以被視為趨勢項、季節(jié)項、周期項和噪聲。
展開 時間序列預測是數(shù)據(jù)分析的一個關(guān)鍵方面，其應用范圍從金融市場到天氣預報。近年來，支持向量回歸 （SVR） 因其處理非線性關(guān)系和高維數(shù)據(jù)的能力而成為一種強大的時間序列預測工具。 在本項目中，我們將深入研究使用 SVR 進行時間序列預測，特別關(guān)注預測未來 10 個月的電力生產(chǎn)。
支持向量回歸
支持向量回歸 （SVR） 是 SVM 中的一種監(jiān)督學習技術(shù)，旨在在高維特征空間中找到最適合訓練數(shù)據(jù)的超平面，并最大限度地減少回歸任務(wù)的預測誤差。SVR 是一種用于預測連續(xù)值的技術(shù)。在使用 SVR 進行時間序列預測時，它被視為回歸任務(wù)。
SVR 的工作原理是繪制最適合數(shù)據(jù)點的線條（在更簡單的情況下）或表面（在更復雜的情況下）。 回歸旨在根據(jù)一個或多個輸入特征預測連續(xù)目標變量。
在時間序列預測中，目標變量是時間序列的未來值（例如，未來日期的股票價格、未來時間步長的溫度）。SVR 作為一種回歸技術(shù)，學習一個模型，該模型將歷史時間序列數(shù)據(jù)（特征）映射到相應的未來值（目標變量）。
時間序列預測中 SVR 的輸出是一個連續(xù)值，表示時間序列的預測未來值。
支持向量回歸 （SVR） 的關(guān)鍵組成部分
超平面：在 SVR 中，超平面是最適合數(shù)據(jù)點的線（對于一維數(shù)據(jù)）、平面（對于二維數(shù)據(jù)）或超平面（對于多維數(shù)據(jù)），同時最大化邊距。margin 是超平面和支持向量之間的距離。它充當預測新數(shù)據(jù)點的決策邊界。
支持向量：支持向量是最接近超平面的數(shù)據(jù)點，它們決定了超平面的最佳序列。在 SVR 中，支持向量是落在預測函數(shù)（超平面）周圍一定邊距內(nèi)的數(shù)據(jù)點。
內(nèi)核函數(shù)： SVR 可以通過采用內(nèi)核函數(shù)來處理特征之間的非線性關(guān)系。這些函數(shù)將輸入數(shù)據(jù)映射到更高維的空間，其中線性超平面可以有效地分離或近似數(shù)據(jù)。
展開 4.4.2 小數(shù)據(jù)量情況下最大Lyapunov指數(shù)的計算
4.5 多變量時間序列相空間重構(gòu)中噪聲的影響
第五章 多變量非線性時間序列預測方法
5.1 多變量非線性時間序列的局域預測法
5.1.1 局部平均預測法
5.1.2 局部線性預測法
5.1.3 局部多項式預測法
5.2 多變量非線性時間序列的全域預測法
5.2.1 多項式逼近預測法
5.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測法
5.2.3 徑向基函數(shù)預測法
5.3 各種預測方法的預測效果對比分析
5.3.1 預測效果評價
5.3.2 仿真比較
5.4 基于正則化的多變量非線性時間序列預測方法
5.4.1 奇異值分解
5.4.2 最小二乘估計
5.4.3 正則化估計
5.4.4 基于正則化的局部線性和局部多項式預測的步驟
5.4.5 Lorenz系統(tǒng)的仿真模擬
5.5 基于正則化的多變量非線性時間序列的自適應預測方法
5.5.1 基于正則化的自適應預測的步驟
5.5.2 Henon映射的仿真檢驗
第六章 非線性時間序列分析法在證券市場中的應用
6.1 基于單變量時間序列的證券市場非線性性和確定性檢驗
6.1.1 樣本數(shù)據(jù)及平穩(wěn)化處理
6.1.2 證券市場的非線性性檢驗
6.1.3 證券市場的確定性檢驗
6.2 基于多變量時間序列的證券市場非線性性檢驗
6.2.1 樣本數(shù)據(jù)及平穩(wěn)化處理
6.2.2 證券市場的非線性性檢驗
6.3 上海證券市場單變量指數(shù)序列的預測研究
6.3.1 樣本數(shù)據(jù)及相空間重構(gòu)
6.3.2 基于正則化的自適應預測
6.4 上海證券市場多變量指數(shù)序列的預測研究
6.4.1 樣本數(shù)據(jù)及相空間重構(gòu)
6.4.2 局部多項式預測
6.4.3 基于正則化的局部線性和局部多項式預測
參考文獻
展開 基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測，可進行多步預測，其中訓練結(jié)果，測試結(jié)果，迭代過程，預測結(jié)果如圖。模型已調(diào)試完畢，替換自己的數(shù)據(jù)可直接運行。需要直接拍下。
4.4.2 小數(shù)據(jù)量情況下最大Lyapunov指數(shù)的計算
4.5 多變量時間序列相空間重構(gòu)中噪聲的影響
第五章 多變量非線性時間序列預測方法
5.1 多變量非線性時間序列的局域預測法
5.1.1 局部平均預測法
5.1.2 局部線性預測法
5.1.3 局部多項式預測法
5.2 多變量非線性時間序列的全域預測法
5.2.1 多項式逼近預測法
5.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測法
5.2.3 徑向基函數(shù)預測法
5.3 各種預測方法的預測效果對比分析
5.3.1 預測效果評價
5.3.2 仿真比較
5.4 基于正則化的多變量非線性時間序列預測方法
5.4.1 奇異值分解
5.4.2 最小二乘估計
5.4.3 正則化估計
5.4.4 基于正則化的局部線性和局部多項式預測的步驟
5.4.5 Lorenz系統(tǒng)的仿真模擬
5.5 基于正則化的多變量非線性時間序列的自適應預測方法
5.5.1 基于正則化的自適應預測的步驟
5.5.2 Henon映射的仿真檢驗
第六章 非線性時間序列分析法在證券市場中的應用
6.1 基于單變量時間序列的證券市場非線性性和確定性檢驗
6.1.1 樣本數(shù)據(jù)及平穩(wěn)化處理
6.1.2 證券市場的非線性性檢驗
6.1.3 證券市場的確定性檢驗
6.2 基于多變量時間序列的證券市場非線性性檢驗
6.2.1 樣本數(shù)據(jù)及平穩(wěn)化處理
6.2.2 證券市場的非線性性檢驗
6.3 上海證券市場單變量指數(shù)序列的預測研究
6.3.1 樣本數(shù)據(jù)及相空間重構(gòu)
6.3.2 基于正則化的自適應預測
6.4 上海證券市場多變量指數(shù)序列的預測研究
6.4.1 樣本數(shù)據(jù)及相空間重構(gòu)
6.4.2 局部多項式預測
6.4.3 基于正則化的局部線性和局部多項式預測
參考文獻
展開 
時間序列預測的相關(guān)專題、標簽、搜索
時間序列預測的最新內(nèi)容
<p><strong>案例簡介</strong></p><p><strong>Altair</strong><sup><strong>?</strong></sup><strong> PhysicsAI? 助力HERO MOTOCORP 實現(xiàn)設(shè)計效率提升99%</strong></p><p><br></p><p>印度領(lǐng)先的跨國摩托車和踏板車制造商 Hero MotoCorp Ltd. （以下簡稱Hero
它們在函數(shù)逼近、模式識別、時間序列預測和控制系統(tǒng)中特別有用。
徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見問題解答
您如何選擇 RBF 網(wǎng)絡(luò)中的中心？
可以通過優(yōu)化方法進行訓練、從訓練數(shù)據(jù)中隨機選擇甚至 k-means 聚類來完成中心的選擇。使用聚類中心作為 RBF 中心，K-means 聚類是一種廣受歡迎的技術(shù)，可將輸入數(shù)據(jù)劃分為多個聚類。
RBF 網(wǎng)絡(luò)中的傳播參數(shù)是什么？
時間序列預測是數(shù)據(jù)分析的一個關(guān)鍵方面，其應用范圍從金融市場到天氣預報。近年來，支持向量回歸 （SVR） 因其處理非線性關(guān)系和高維數(shù)據(jù)的能力而成為一種強大的時間序列預測工具。 在本項目中，我們將深入研究使用 SVR 進行時間序列預測，特別關(guān)注預測未來 10 個月的電力生產(chǎn)。
通過集成AI算法，可以結(jié)合輸入的歷史抽檢尺寸數(shù)據(jù)，按照時間序列智能預測輸出未來數(shù)據(jù)的趨勢結(jié)果。這種預測能力使得制造商能夠提前洞察潛在的質(zhì)量問題，并準備相應的應對措施，從而減少生產(chǎn)中斷和返工的風險。
便捷的質(zhì)量數(shù)據(jù)分析
對于鈑金件、內(nèi)外飾等產(chǎn)品的塑型、成型過程，3D尺寸數(shù)據(jù)管理軟件提供了便捷的質(zhì)量數(shù)據(jù)分析手段。
它適用于上下文依賴關(guān)系至關(guān)重要的應用程序，例如時間序列預測和自然語言處理，因為它利用反饋循環(huán)，使信息能夠在網(wǎng)絡(luò)中生存。
長短期記憶 （LSTM）：LSTM 是一種 RNN，旨在克服訓練 RNN 中的梯度消失問題。它使用存儲單元和門選擇性地讀取、寫入和擦除信息。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡單實現(xiàn)
代碼案例
?
ODYSSEE最近更新了許多功能，包括時間序列響應預測、聲音數(shù)據(jù)預測、Ensight格式結(jié)果預測、自適應采樣工具、Pareto前沿生成、2D云圖預測等新增功能。此外，ODYSSEE還開創(chuàng)了與Marc軟件的集成使用及Romax軟件的聯(lián)合仿真實現(xiàn)快速預測，更多精彩，盡在本期海克斯康直播講堂。
</span></p><p><strong style="color: rgb(89, 89, 89);">智能數(shù)據(jù)建模軟件DTEmpower 2024R1升級點</strong><span style="color: rgb(89, 89, 89);">：新增模型運行工具DTRun；時間序列預測升級；用戶自定義算法；強化多源融合。
基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測，可進行多步預測，其中訓練結(jié)果，測試結(jié)果，迭代過程，預測結(jié)果如圖。模型已調(diào)試完畢，替換自己的數(shù)據(jù)可直接運行。需要直接拍下。
時間序列預測可以基于歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律來推測未來的發(fā)展趨勢，在工業(yè)運維等領(lǐng)域有著廣泛應用。新版本中算法的接入，大幅提升了DTEmpower時序數(shù)據(jù)前處理場景中的功能覆蓋率，能夠有效提升時序預測訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進一步保證了時序預測結(jié)果的可靠性。
預測模型分為三類:基于流體動力學的預測方法、經(jīng)典時間序列預測模型和非線性智能學習預測模型。
為了克服在準確估計狀態(tài)空間、噪聲和響應核函數(shù)方面的實際局限性，人們采用時間序列模型對船舶運動進行實時預報，即只需對船舶運動或海浪進行建模。相對而言，自回歸模型(AR)由于其計算成本和實時實現(xiàn)的便利性，被探討得最多。
