import sklearn from sklearn.preprocessing import StandardScaler,MinMaxScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_split df = pd.read_excel("Cluster_Data_HDBSCAN.xlsx", sheet_name="cluster4", skiprows=1, header=None) df.head() def plot_time_series(id): X = df[id] n = X.shape[0...
模板 left,right = 0,0 while right < len(s): windows.append(s[right]) right += 1...
二、简单时间序列平滑方法的计算公式 简单时间序列法公式: F(T+1)=(1 / N) * Σ X(I) X(I)为时间序列的第I期的实际值 F(T+1)为预测值 N为平均的个数 T为预测的年份 注:时间序列周期数选3 例:1979、1980、1981年的销售额分别为2000、2100、2250,则1982年为(2000+2100+2250)/3...
滑动窗口式多元时间序列缺失值填充方法及装置,其中,基于5G网络的滑动窗口式多元时间序列缺失值填充方法通过采集设备各个测点的传感器数据;合并各个测点的传感器数据;依据预设的窗口值,对于固定窗口大小时间序列数据片段,基于重构误差使用矩阵迭代优化方式填充缺失值;依据预设的步幅值,使用滑动窗口对整个时间序列数据进行缺失...