目前时间序列领域常用的数据集有6个,分别是Electricity、ETT、Exchange、ILI、Traffic、Weather,涵盖了用电量、温度、外汇、流感、交通和天气领域。如下图所示,这些数据集是以.csv 格式的文件进行存储。同时我们也看到了ETT数据集有四张表,分别代表不同的采样周期。下面,我们逐一看各张数据表的具体形式。所有的数据集...
简单来说呢,时间序列数据集就是按照时间顺序排列的一组数据点的集合。想象一下,就像是你记录自己每天的体重变化,从第一天开始,一天接着一天,把这些体重数据按时间排好,这就是一个小小的时间序列数据集啦。它在很多领域都超级有用哦,比如气象学里记录每天的气温、降雨量;经济学中记录每个月的股票价格、通货膨胀率...
数据集传送门: https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/daily-total-female-births.csv 多元时间序列数据集 多元数据集通常更具挑战性,是机器学习方法的最佳选择。 多元时间序列数据的一个重要来源是UCI 机器学习存储库: https://archive.ics.uci.edu/ml/ 以下是来自气象学、医学和监测领域的...
数据集传送门: https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/daily-total-female-births.csv 多元时间序列数据集 多元数据集通常更具挑战性,是机器学习方法的最佳选择。 多元时间序列数据的一个重要来源是UCI 机器学习存储库: https://archive.ics.uci.edu/ml/ 以下是来自气象学、医学和监测领域的...
2024-10-16,由华东师范大学和松鼠AI联合创建了FoundTS数据集,是一个全面覆盖多个领域的多变量时间序列数据集合,目的为时间序列预测模型提供一个标准化和综合性的评估基准。 一、研究背景: 时序预测(TSF)在金融、气象服务、能源管理等多个领域中扮演着关键角色。尽管当前出现了许多TSF方法,但它们大多需要针对特定领域的...
时间序列分析是指对时间序列数据进行统计学和数学方法的分析,以了解和预测未来的发展趋势。常见的时间序列数据集包括金融数据、气象数据、交通数据等。本文将介绍几个常用的时间序列数据集及其应用。 一、金融数据集 金融数据集是进行时间序列分析和建模的重要数据源之一。常见的金融数据集包括股票价格数据、汇率数据、...
构建时间序列数据集的一般流程如下: 获取原始数据数据清洗特征工程数据集分割模型训练 1. 获取原始数据 你可以从各种来源获取时间序列数据,例如CSV文件、API或数据库。以下是用pandas库从CSV文件读取数据的示例代码: importpandasaspd# 读取CSV文件data=pd.read_csv('time_series_data.csv') ...
1.固定时间窗口划分 固定时间窗口划分是将时间序列数据集按照固定的时间窗口划分为训练集、验证集和测试集。例如,可以将前70%的数据作为训练集,中间15%的数据作为验证集,后15%的数据作为测试集。这种方法适用于数据量较大、时间序列规律较稳定的情况。 2.滚动时间窗口划分 滚动时间窗口划分是在固定时间窗口划分的基础...
多尺度时间序列全面升级!超越Transformer,8项任务全面领先 水论文的小师妹 450 2 Ollama + deepseek + maxkb 搭建本地个人专属AI机器人,或者叫本地专属问答知识库 Rontalks 9121 0 【亲测】今日头条 图文创作,AI一天自动写 50篇文章,单日轻松产出500+,可多号操作,小白轻松上手 碧海潮生气 9227 19 ...