TimeseriesDataset是PyTorchForecasting中的一个数据结构,用于管理和处理时间序列数据。它是基于PyTorch的Dataset类的扩展,并提供了额外的功能来处理时间序列数据,例如对时间步长和目标时序进行索引、重采样和变换等。 第二部分:如何创建TimeseriesDataset? PyTorchForecasting提供了一个用于创建TimeseriesDataset的工具类TabularDat...
TimeSeriesDataset是PyTorch Forecasting库中的一个重要概念,它是用于处理时间序列数据的数据集格式。本文将逐步解释TimeSeriesDataset的定义、用法以及与其他数据集格式的比较,并讨论其在时间序列预测任务中的优势。 一、TimeSeriesDataset的定义 TimeSeriesDataset是一个由PyTorch Forecasting库提供的数据集格式,用于处理时间...
TimeseriesDataset格式是PyTorchForecasting提供的一种数据格式。这种格式是基于PyTorch的Dataset类创建的,可以帮助我们轻松地处理时间序列数据。TimeseriesDataset格式与通常的PyTorch Dataset格式有所不同,因为在处理时间序列数据时,我们需要考虑时间的概念。在TimeseriesDataset格式中,每个样本都可以认为是该时间点的观察值和一...
首先,让我们从TimeseriesDataset的基本概念开始。TimeseriesDataset是PyTorchForecasting中的一个数据集类,用于将时间序列数据转换为可供深度学习模型使用的格式。它的主要目的是为了简化数据的准备和处理过程,以便在PyTorch中进行训练和预测。 TimeseriesDataset的格式要求如下: 1.时间索引:每个时间序列数据必须包含一个时间...
在PyTorch中处理时间序列数据的一种常见方法是使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader来创建自定义数据集和数据加载器。首先,您需要定义一个自定义数据集类来加载和处理时间序列数据。以下是一个简单的示例: importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset, DataLoaderclassTimeSeriesDataset(Dataset):def...
[index+self.seq_len-1])用法如下:train_dataset = TimeseriesDataset(X_lstm, y_lstm, seq_len=4)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size = 3, shuffle = False)for i, d in enumerate(train_loader): print(i, d[0].shape, d[1].shape)>>># shape: tuple((...
fs_cyc = fourier_model(fs_timestamp_tensor) # 周期 np_fs_cyc = fs_cyc.detach().numpy() # torch 转 numpy class CreateDataset(Dataset): #构造数据集def __init__(self, trend, cycle, seq_l): def rnn_transform(input_series, look_back=seq_l, start=0): # 构造时序向量 ...
to add the forecast to the correct time of # the history series res = history.copy() ls = [np.nan for i in range(len(history))] # Note: I have not handled the edge case where the start index + n is # before the end of the dataset and crosses past it. if ...
TimeSeriesDataSet, GroupNormalizer )max_prediction_length =6#预测6个月 max_encoder_length =24# 使用24个月的历史数据 training_cutoff = data["time_idx"].max() - max_prediction_lengthtraining = TimeSeriesDataSet( data[lambdax: x.time_idx <= tr...
(n_nodes) # transorm data into graphical time series dataset = StockMarketDataset(W, n_hist, n_pred) sequences = dataset.DatasetCreate() # train, validation, test split splits = (0.9, 0.05, 0.05) train, val, test = train_val_test_splits(sequences, splits) train_dataloader = ...