多变量时间序列预测问题可以被理解为,利用历史时刻的各项数据来预测下一个时刻的目标数据。 2. 实验数据集: 在本文中,我使用了北京市空气污染历史监测数据集来进行时序预测实验,那么时序预测任务则是利用过去一段时间所记录的温度、气压、风速以及空气污染程度等数据来预测下一时刻的空气污染程度。 数据来源自位于北京...
prediction_train=my_model.predict(trainX) 2.7 预测效果展示 plt.plot(df_for_training.index[window_size:,], original_train, color = 'red', label = '真实值') plt.plot(df_for_training.index[window_size:,], pred_train, color = 'blue', label = '预测值') plt.title('Stock Price Predict...
MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测,CNN-GRU-Attention结合注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.CNN_GRU_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命...
多变量时间序列(Multivariable Time Series,MTS)普遍存在于各种现实场景中,例如城市交通流、股市股价和城市街区的家庭用电量。相比于单变量时间序列预测,多变量时间序列预测则需要同时考虑一个时间序列内的时间相关性以及变量间相关性(即单个变量的预测值会受到其他变量的影响)。 图是表示节点之间关系的抽象数据类型。图...
为了解决多变量关系建模的问题,清华大学提出了SageFormer,是一种全新的建模多变量时间序列关系方法。如下图中的b和c所示,b是一般的多变量联合建模方式,将多变量每个时间步的信息融合到一起输入到一个Transformer中;c则是完全不考虑多变量间关系,每个序列独立的输入到Transformer中。而本文提出的方法,为每个序列前加入...
通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 完成本教程后,你将学会: 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。
然而,尽管TCN-GRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测算法在理论和实践中表现出了较好的性能,但仍然存在一些挑战和改进空间。例如,如何更好地处理时间序列数据中的异常值和缺失值,如何进一步提高模型的泛化能力和适用性等问题都值得进一步研究和探讨。 总的来说,基于多头注意力机制的TCN-GRU-Multihead-Attention多变...
向量自回归模型(VAR)是一种广泛应用于计量经济学的模型,尤其在处理多变量时间序列的分析与预测中。它由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出,是自回归模型的扩展。VAR模型通过把每个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量的“向量”自回归模型。
多变量时间序列预测(LSTM) 最近做一个关于用电负荷预测的项目,想用循环神经网络试一下,具有时间特性的数据预测当然非LSTM莫属了啦,但是感觉自己对LSTM的输入和输出不是很明白,就学习顺便整理一下吧。 此处属于我个人理解,可能有不正确的地方欢迎大家指正。 Cell 说到LSTM当然先来一张cell的图了: LSTM结构图 图中...
ARDL模型采用自回归。自回归是大多数单变量时间序列模型的基础。它主要分为两个步骤。 首先将(单变量)时间序列从一个值序列转换为一个矩阵。可以用用延时嵌入法(time delay embedding)来做到这一点。尽管名字很花哨,但这种方法非常简单。它基于之前的最近值对每个值进行建模。然后建立一个回归模型。未来值表示目标变量...