時間序列預測的案例
【時序預測】Transformer模型在時間序列預測領域的應用
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據結構。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性或周期性、時間序列的預測經常涉及到周期非常長的序列預測任務等。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，也使業內出現了一批針對時間序列任務的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進行了一系列優化。模型的整體結構如下圖，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項。在最基礎的時間序列分析領域，一個時間序列可以被視為趨勢項、季節項、周期項和噪聲。
展開 使用支持向量回歸進行時間序列預測
時間序列預測是數據分析的一個關鍵方面，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） 因其處理非線性關系和高維數據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，特別關注預測未來 10 個月的電力生產。
支持向量回歸
支持向量回歸 （SVR） 是 SVM 中的一種監督學習技術，旨在在高維特征空間中找到最適合訓練數據的超平面，并最大限度地減少回歸任務的預測誤差。SVR 是一種用于預測連續值的技術。在使用 SVR 進行時間序列預測時，它被視為回歸任務。
SVR 的工作原理是繪制最適合數據點的線條（在更簡單的情況下）或表面（在更復雜的情況下）。 回歸旨在根據一個或多個輸入特征預測連續目標變量。
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，學習一個模型，該模型將歷史時間序列數據（特征）映射到相應的未來值（目標變量）。
時間序列預測中 SVR 的輸出是一個連續值，表示時間序列的預測未來值。
支持向量回歸 （SVR） 的關鍵組成部分
超平面：在 SVR 中，超平面是最適合數據點的線（對于一維數據）、平面（對于二維數據）或超平面（對于多維數據），同時最大化邊距。margin 是超平面和支持向量之間的距離。它充當預測新數據點的決策邊界。
支持向量：支持向量是最接近超平面的數據點，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（超平面）周圍一定邊距內的數據點。
內核函數： SVR 可以通過采用內核函數來處理特征之間的非線性關系。這些函數將輸入數據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據。
展開 非線性時間序列分析及其應用
4.4.2 小數據量情況下最大Lyapunov指數的計算
4.5 多變量時間序列相空間重構中噪聲的影響
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 神經網絡預測法
5.2.3 徑向基函數預測法
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 樣本數據及平穩化處理
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 樣本數據及平穩化處理
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序列的預測研究
6.3.1 樣本數據及相空間重構
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序列的預測研究
6.4.1 樣本數據及相空間重構
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 28基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測 ￥15.9
基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測，可進行多步預測，其中訓練結果，測試結果，迭代過程，預測結果如圖。模型已調試完畢，替換自己的數據可直接運行。需要直接拍下。
《非線性時間序列分析及其應用》
4.4.2 小數據量情況下最大Lyapunov指數的計算
4.5 多變量時間序列相空間重構中噪聲的影響
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 神經網絡預測法
5.2.3 徑向基函數預測法
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 樣本數據及平穩化處理
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 樣本數據及平穩化處理
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序列的預測研究
6.3.1 樣本數據及相空間重構
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序列的預測研究
6.4.1 樣本數據及相空間重構
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 基于非線性時間序列的故障診斷技術
請問這個技術目前的現狀如何?
非線性時間序列分析
非線性時間序列分析
作者：[英]HolgerKantz，ThomasSchreiber 著
出版社：清華大學出版社
出版日期：
ISBN：7302039062
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定價：39 元當當價：27.4 元節省：11.60 元鉆石vip價：27.40 元
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內容提要
本書包括相空間嵌入、噪聲簡約、Laypunov指數、維數與非線性的統計測，課題涉及混沌控制、小波分析、模式動力學并通過實驗數據來描述和深討各方面的應用。
混沌時間序列分析及其應用
點擊看大圖
混沌時間序列分析及其應用
ISBN：7307032643
紙張：
定價：15元 當當價：10.5元
折扣：70折 鉆石VIP價：10.50元
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裂紋耦合雙轉子響應的非線性時間序列分析
采用非線性時間序列方法,對不同裂紋時系統的響應進行分析,估算了其最大Lyapunov指數和關聯維數。
結果表明,裂紋使軸的剛度下降到一定程度后,其響應由擬周期到周期運動,最后失穩。關聯維數和Lyapunov指數
相結合能為判斷因裂紋變化引起的系統運動狀態改變提供一種輔助方法。
關 鍵 詞:耦合雙轉子系統;非線性時間序列分析;裂紋;關聯維數
裂紋耦合雙轉子響應的非線性時間序列分析.pdf
科技前線 | 揭秘工業物聯網時間序列數據管理
1.來自互聯設備和系統的數據，例如：
? 帶有時間標記的高速遙測數據，可發送溫度和壓力等傳感器讀數
? 當您打開與互聯的設備的隧道會話以遠程訪問和控制互聯的智能設備時傳輸的遠程訪問字節流
? 為遠程軟件內容或設備管理用例來回傳輸的文件或文件包
? 從銷售系統、ERP、MES 創建并通過平臺訪問的數據
2.平臺內產生的數據，例如：
? 應用程序和配置數據
? 數字映射模型數據、元數據等
讓我們更深入地研究一下時間序列數據：
時間序列數據是任何帶有時間標記的數據。它是在連續間隔時間點獲取的數據序列。在實施工業物聯網的情況下，捕獲時間序列數據對于分析歷史數據、監控當前數據以及預測系統和機器的未來行為至關重要。
圖 2：顯示典型時間序列數據的圖形表示。
展開 【產品】智能數據建模軟件 - DTEmpower 2022R2版本新功能詳解
相比于上一個版本，DTEmpower 2022R2在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括：
新增時間序列工具包；
新增軟件啟動歡迎頁；
優化數據可視化交互式配置；
優化大數據集上傳及加載性能。
圖1 智能數據建模軟件DTEmpower 2022R2正式發布
新增時間序列工具包
新版本算法工具箱新增一系列應用于時間序列分析的工具節點，完成了包含差分整合移動平均自回歸模型ARIMA、指數平滑ES等線性時間序列預測算法的集成，可實現完整的時間序列數據預處理、算法建模、預測應用等工作，進一步拓展了用戶的使用場景。
圖2 時序預處理：數據集時間切片、缺失值填補、重采樣等功能一鍵觸達
圖3 時序預測算法：集成6類線性時間序列預測算法，搭配交互式超參配置及超參優化
圖4 時序模型應用：支持參數預測及置信區間可視化、模型更新、模型調用等一站式解決
新增軟件啟動歡迎頁
為降低新用戶上手難度、優化軟件使用體驗，新版本DTEmpower客戶端推出了啟動歡迎頁，其中內置用戶使用幫助、示例項目模板、歷史項目快速打開以及舊版本項目自動升級等功能。
圖5 新增軟件啟動歡迎頁
優化數據可視化交互式配置
DTEmpower 2022R2支持用戶對可視化數據圖表元素進行自由度更高、視覺效果更豐富的交互式配置，如圖標題、坐標軸、圖例等，使繪制的圖表更符合用戶的需要，匹配各類科研報告、學術論文、專利等文檔圖表需求。
圖6 優化數據可視化交互式配置
優化大數據集上傳及加載性能
新增大容量數據集的預覽功能，升級大數據的上傳、分析和建模環節的流暢度，數據前處理效率提升近200%。
展開 
遺傳算法方面論文
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展開 直播預告 | 智能實時仿真平臺ODYSSEE新功能及案例應用
精彩直播預告
ODYSSEE作為海克斯康工業軟件旗下的一款跨學科、跨領域、跨專業的軟件產品，能夠基于機器學習模型，實現秒級實時的CAE靜態、動態仿真、圖像識別、智能預測等，顯著縮短計算分析周期，提高生產效率，為工程、制造和質量提供實時解決方案。
ODYSSEE最近更新了許多功能，包括時間序列響應預測、聲音數據預測、Ensight格式結果預測、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還開創了與Marc軟件的集成使用及Romax軟件的聯合仿真實現快速預測，更多精彩，盡在本期海克斯康直播講堂。
本期海克斯康直播講堂請到了集成材料計算工程專家常誠為我們帶來智能實時仿真平臺ODYSSEE的新功能&新案例介紹，從平臺功能介紹到實際應用案例，全面為您解析ODYSSEE軟件的專業與精彩，歡迎預約報名！
8月22日 14:00
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直播內容聚焦
時間序列響應預測方法，包括ARMA、LSTM
對聲音數據的預測
自適應采樣工具
Ensight格式結果預測
Pareto前沿生成
針對圖像的U-net網絡
ODYSSEE最新應用案例介紹：Marc軟件集成，Romax應用案例
常誠
海克斯康工業軟件集成材料計算工程專家
畢業于清華大學工程力學系，在汽車零部件、航天航空、能源建筑等領域有豐富的仿真分析經驗。目前關注于集成材料計算工程的應用，包括材料數據的管理、復合材料多尺度仿真分析、人工智能加速新材料研發和應用等方面，為客戶提供各種材料應用及CAE解決方案。
展開 成功案例丨開發時間從1小時縮短到3分鐘：如何利用歷史數據訓練AI模型，預測設計性能？
由于其重要性，團隊通常需要投入大量時間進行把手的設計與優化。為了實現目標并縮短設計周期，Hero選擇了Altair的AI驅動技術。</p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p>Hero 選擇了Altair<sup>?</sup> PhysicsAI?，這是一項強大的幾何深度學習技術，能夠利用歷史數據訓練AI模型，并在傳統FEA方法所需時間的一小部分內生成物理預測結果。PhysicsAI的工作流程已無縫集成到仿真與設計平臺 Altair<sup>?</sup> HyperWorks<sup>?</sup>中，這使得Hero的所有用戶，無論技能水平如何，都能輕松將這一解決方案融入現有流程。</p><p><br></p><p>為了充分利用PhysicsAI，Hero首先將現有數據分為訓練集和測試集：訓練集用于基于歷史仿真數據訓練機器學習模型，測試集則用于評估和量化AI模型的預測準確性。由于Hero的產品線涵蓋多種車型（如運動型摩托車、探險摩托車、通勤摩托車和巡航車等），團隊使用了多樣化的把手數據集，以確保AI模型能夠生成準確的結果。</p><p><br></p><p>數據分割和模型訓練是AI驅動工程流程中的關鍵步驟。Hero采用了典型的80/20數據分割方式，即80%的數據用于模型訓練，20%的數據用于預測評估。項目團隊從24個數據集中選擇了30種把手變體進行訓練。訓練完成后，他們使用剩余的6個把手數據集對AI模型進行了測試，并通過將傳統FEA結果與AI生成的預測結果進行對比來評估準確性。對比顯示，兩者的偏差僅為3%，這證明了PhysicsAI能夠在極短時間內提供與傳統FEA相媲美的精確預測。
展開 《系統工程與運籌學》
目錄：
第1章 系統科學方法論與系統
1.1 系統科學方法論
1.2 系統的概念和特征
1.3 系統的分類
第2章 系統科學與系統工程
2.1 系統科學體系
2.2 系統工程
2.3 系統工程的基礎理論和工具
2.4 系統工程的研究方法和步驟
2.5 系統工程的應用和發展
第3章 系統工程的重要方法——模型化
3.1 模型和模型化
3.2 系統模型化的基本理論
3.3 模型化的程序和常用建模方法
第4章 系統工程常用預測方法和模型
4.1 預測科學
4.2 定性預測技術
4.3 定量預測技術
4.4 帶定性變量的線性回歸預測模型
4.5 判別分析預測模型與綜合模型
4.6 時間序列預測
4.7 灰色預測——GN（1，1模型）
第5章 投入產出綜合平衡模型
5.1 部門間投入產出綜合平衡模型
5.2 部門間投入產出綜合平衡模型的應用
5.3 企業投入產出模型
第6章 靜態線性系統最優化模型
6.1 最優化及最優化模型的建立方法
6.2 系統線性規劃模型
6.3 國民經濟綜合平衡最優化模型
6.4 線性規劃的求解方法
6.5 靈敏度分析和參數規劃
6.6 對偶規劃及影子價值
6.7 整數規劃
6.8 模糊線性規劃及其應用
6.9 灰色線性規劃及其應用
6.10 Lingo軟件簡介
第7章 非線性靜態系統最優化模型及求解方法
第8章 網絡最優化方法
第9章 系統試驗和模擬
第10章 系統決策
第11章 網絡計劃技術
第12章 隨機服務系統
第13章 動態系統基礎
參考文獻
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