博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

时间序列模型 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. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f

#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(recurrent neural network, RNN).相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点,RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关.通过这种方法,RNN

如何联合索引查询? 所以给定查询过滤条件 age=18 的过程就是先从term index找到18在term dictionary的大概位置,然后再从term dictionary里精确地找到18这个term,然后得到一个posting list或者一个指向posting list位置的指针.然后再查询 gender=女 的过程也是类似的.最后得出 age=18 AND gender=女 就是把两个 posting list 做一个"与"的合并. 这个理论上的"与"

什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model).也记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型. 1. ARIMA的优缺点 优点: 模型十分简单,只需要内生变量而不需要借助其他外生变量. 缺点: 1.要求时序数据是稳定的(stationary),或者是通过差分化(differencing)

一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39; 二.数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers,这个数据集记录了Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值(对应每个月的国际航线乘

YOLO---近段时间的练习目标 yolo(darknet)官方主页:https://pjreddie.com/darknet/yolo/   和在学校时用的不太一样了,有更新了- 还有一个常用版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet 预想实现任务: 1.CPU  VS  GPU 各种速度:图片大小.图片中目标的多少.视频流等对效率的影响. 2.darknet源码下各种命令的熟悉与使用 3.Python接口调用darknet环境中的参数与使用 4.C++接口调

预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事.为此,人们研究了许多时间序列预测模型.然而,大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想.这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识,更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中.为此,Prophet充分的将两者融合了起来,提供了一种更简单.灵活的预测方式,并且在预测准确率上达到了与专业分析师相媲美的程度.如果你还在为时间序列预测而苦恼,那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧. 前言 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用

常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测.商品价格的预测.股价的预测,等等.TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR.LSTM在内的多个模型. 时间序列问题 一般而言,时间序列数据抽象为两部分:观察的时间点和观察的值(以商品价格为例,某年一月的价格为120元,二月的价格为130元,三月的价格为135元,四月的价格为132元.那么观察的时间点

利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况.比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的. 什么是时间序列? 时间序列,是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合,比如每5分钟记录的收费口车流量,或者每年记录的药物销量都是时间序列. 时间序列的类型 根据时间间隔的不同,时间序列可以是按年度(Annual).季度.月度.周.小时.分钟.秒等频率采集的序列. 时间序列的成分 趋势(Trend),比如长期上涨或长期下跌. 季节性(Seas

本篇介绍时间序列预测常用的ARIMA模型,通过了解本篇内容,将可以使用ARIMA预测一个时间序列. 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称. ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型. ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA. ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列. 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会

C#的TimeSpan表示一段时间,DateTime表示一个时间点.TimeSpan可正可负,可与DateTime相加减,很方便,我喜欢. 代码中我们经常要表示一段时间,用一个统一的单位(时 或者 分 或者 秒),不是单位太大,就是太小,往往较不便.TimeSpan支持从string Parse,使用我们习惯的“时:分:秒”格式,很是方便. TimeSpan ts1 = TimeSpan.Parse("-367.0:1:30.5"); TimeSpan ts2 = TimeSpan.P

最近发现开机后有一段时间黑屏过后才能进人登录界面,并且时间越来越长,网上查询了很多方法都没有效果,只能自己找了. 网上有一种方法提到用msconfig诊断判断或者安全启动来查看是否有黑屏,于是试了一下—没有.猜测跟启动项有关,在服务里面一组组实验来判断开机时间. 通过无数次重启,排除影响相对较小的服务,发现两个服务影响很大: Network location awareness: 识别计算机已连接的网络,收集和存储这些网络的属性,并在更改这些属性时通知应用程序.这个服务是列举现有的网络,展示目前

在项目中使用java的定时任务时,有的时候执行一段时间后没任何反应了.这里有篇文章说了这个问题.猛击下面的链接. http://blog.163.com/scuqifuguang@126/blog/static/1713700862014728114521780/

这段时间对c#和java的感受 虽然很多书上说语法相似,但实际这是一个接近于门外汉的看法 真正的不同是 c#对更贴近系统API,      而java倡导跨平台 因而c#语法关键字更多,更细, 而java为了平台通用性考虑,关键字少,语法更加简单 导致c#开发的程序,功能开发的越多,引入的操作系统API就多,想跨平台?越来越难 *也符合微软将用户捆绑在windows上的用意 同时也造成程序员在c#开发时,花的时间更多, 总的说来,在开发时间上面java胜过c#一筹

总结以下三种方法,实现c#每隔一段时间执行代码: 方法一:调用线程执行方法,在方法中实现死循环,每个循环Sleep设定时间: 方法二:使用System.Timers.Timer类: 方法三:使用System.Threading.Timer,值得注意的是一定要声明成全局变量以保持对Timer的引用,否则会被垃圾收集器回收! 完整Demo如下: using System; using System.Collections; using System.Threading; public class T

问题描述: 公司希望使用IIS配合网站显示一些订单跟进的情况并展示出来,所以我们在一台演示的Win7 Pro电脑上安装了IIS,但使用了一段时间后发现每过几天页面就无法正常访问了,而且打开IIS管理器也是一直无响应,根本无法进行IIS的重启.只有重启电脑才能解决问题. 问题参考: http://support.microsoft.com/kb/934878/zh-cn 原因:服务器上的可用非分页缓冲的池内存小于 20 兆字节 (MB) 时,会出现此问题.可用非分页缓冲的池内存小于 20 兆字节

storm启动一段时间后,无征兆的停止了,然后nimbus,supervisor,ui所有的worker都stop了. 我用的storm是0.8.2版本的 nimbus中留下的log如下 -- :: nimbus [INFO] Shutting down master -- :: ClientCnxn [INFO] EventThread shut down -- :: ZooKeeper [INFO] Session: 0x14395fa892b0032 closed -- :: nimbus