中位数绝对误差为0.34摄氏度，平均值为0.48摄氏度。要预测提前24小时，唯一需要做的就是更改超参数。 具体来说，是n_ahead变量。 该模型将尝试使用之前（一周）的168小时来预测接下来的24小时值。# Number of lags (hours back) to use for modelslag = 168# Steps ahead to forecast n_ahead = 24# S...
对于时间序列问题,我们可以将上一时间步(t-1)的观测值作为输入,将当前时间步(t)的观测值作为输出。 为了实现这一转化,我们可以调用Pandas库中的shift()函数将某一序列中的所有数值向下错位特定的位数。我们需要向下错一位,这位上的数值将成为输入...
使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道,但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率,一年里一只股票的日收盘价,一年里某个城市每周发生的交通事故数。在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个...
对于时间序列问题,我们可以将上一时间步(t-1)的观测值作为输入,将当前时间步(t)的观测值作为输出。 为了实现这一转化,我们可以调用Pandas库中的shift()函数将某一序列中的所有数值向下错位特定的位数。我们需要向下错一位,这位上的数值将成为输入变量。该时间序列则将成为输入变量。 然后我们将这两个序列串在一...
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后,您将学会: 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。
多元预测中使用的常用技术包括向量自回归 (VAR)(对多个时间序列变量之间的相互依赖性进行建模)和结构方程建模 (SEM)(允许检查变量之间的复杂关系)。此外,神经网络和梯度增强机等机器学习算法由于能够捕获数据中复杂的模式和非线性关系,也越来越多地应用于多元预测任务。
例如,如果我们假设整个数据是数据的前10行,那么我们将过去3个小时用作特征,并希望预测出1步: def create_X_Y(ts: np.array, lag=1, n_ahead=1, target_index=0) -> tuple: """ A method to create X and Y matrix from a time series array for the training of ...
本文的简单版本是,使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步),我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。 利用过去168小时的数据并提前24小时进行预测,平均绝对误差为摄氏温度1.69度(中值1.27)。 所使用的特征是过去每小时的温度数据、每日及每年的循环信号、气压及风速。
例如,如果我们假设整个数据是数据的前10行,那么我们将过去3个小时用作特征,并希望预测出1步: def create_X_Y(ts: np.array, lag=1, n_ahead=1, target_index=0) -> tuple: """ A method to create X and Y matrix from a time series array for the training of ...
本文的简单版本是,使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步),我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。 利用过去168小时的数据并提前24小时进行预测,平均绝对误差为摄氏温度1.69度(中值1.27)。 所使用的特征是过去每小时的温度数据、每日及每年的循环信号、气压及风速。