在谷歌学术上搜索关键词time series analysis,我们便可窥探到时间序列分析的关注度和热度在最近20年间始终不减,相关搜索的关键词排名第一位便是时间序列预测 (time series analysis forecasting),从这里可以看出时间序列预测在时间序列分析中的重要性。 注:图片截取自谷歌学术。 在GitHub上搜索关键词time series predicti...
fs_timestamp = np.array(np.arange(len(data))).reshape(-1, 1) # 整个数据集的时间戳 fs_timestamp = fourier_transform(fs_timestamp) # 傅里叶变换 fs_timestamp_tensor = torch.tensor(fs_timestamp, dtype=torch.float32) fs_cyc = fourier_model(fs_timestamp_tensor) # 周期 np_fs_cyc = ...
# convert to time series from dataframe train.index = train.Datetime train.drop(['ID','hour','Datetime'], axis = 1, inplace = True) daily_train = train.resample('D').sum() 1. 2. 3. 4. 5. Prophet要求时间序列中的变量名为: y -> 目标(Target) ds -> 时间(Datetime) 因此,下一...
def one_step_forecast(model, history): ''' model: PyTorch model object history: a sequence of values representing the latest values of the time series, requirement -> len(history.shape) == 2 outputs a single value which is the prediction of the next value in the sequenc...
y_pred_test = model(X_test).clone().detach().cpu().numpy() with torch.no_grad(): train_plot = np.ones_like(new_timeseries) * np.nan train_plot[lookback: len(train)] = y_pred_train[:,-1,:] test_plot = np.ones_like(new_timeseries) * np.nan ...
(data.values.reshape(-1,1))dataset=TimeSeriesDataset(data_normalized,seq_length)train_loader=DataLoader(dataset,batch_size=16,shuffle=True)# 创建模型model=LSTMModel(input_size,hidden_size)criterion=nn.MSELoss()optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate)# 训练模型forepochin...
高级别的API大大降低了用户的工作量,因为用户不需要具备如何使用PyTorch准备训练数据集的具体知识。TimeSeriesDataSet类负责处理变量转换、缺失值、随机子抽样、多历史长度等问题。你只需要提供pandas数据框架并指定模型应该从哪些变量中学习。 BaseModel类提供了通用的可视...
3、提供各种数据预处理工具来处理常见的时间序列任务，包括：缺失值输入、缩放、特征提取和滚动窗口转换等。除了一些数据的预处理的工具外，还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS，这样可以方便的处理时间序列数据。4、通过统一的接口方便模评估：实现了QuantileLoss，SMAPE 等时间序列的损失函数和验证指标，...
# Evaluate the modelmetric = dataset.target_normalizer.metrics['mse']print(f'Test MSE: {metric(predictions, dataset.test_dataloader())}') 如果需要分类编码,可以这样用: from pytorch_forecasting.data import GroupNormalizer # Load and pre...
(since this is a univariate timeseries we'll set# this to 1 -- multivariate analysis is coming in the future)ninp=1# Device selection (CPU | GPU)USE_CUDA=torch.cuda.is_available()device='cuda'ifUSE_CUDAelse'cpu'# Initialize the modelmodel=LSTMForecaster(ninp, nhid, nout, sequence_...