標簽[multivariate-time-series]

[英]Fast way to find k nearest neighbors from only past, in R?

假設我有一個包含 10,000 行和 8 列的數字數據。我想使用歐幾里德距離獲得每一行的前 k 個鄰居（跳過前 1,000 行），但問題是每一行我只對前幾行感興趣。（例如，對於第 2001 行，我只搜索前 2000 行）。更改每一行的引用太慢了。我能寫的最快的 function 是使用 ...

時間序列數據

[英]Time series data

我有一個 Excel 文件，里面有兩列，我想合並它們，但其中一列是日期時間形式，另一列是 object（實際上是時間）。我想要做的是將 object 轉換為日期時間格式。在此處輸入圖像描述我已經嘗試了所有我能想到的方法，但我一直收到錯誤消息。編輯：在此處輸入圖片描述 import pandas ...

如何在多個較小的個人數據集上訓練 LSTM model？

[英]How to train an LSTM model on multiple smaller individual datasets?

我有 11000 個數據集，每個數據集有 52 個條目，對應 52 周的數據。我想在所有這些 11000 個數據集上訓練一個 LSTM model，因為我覺得在單個數據集上單獨訓練數據，並且考慮到每個數據集只有 52 個條目，對每個數據集進行預測不會提供很好的 model。它也可能無法涵蓋所有 ...

如何在 R 中使用年份、國家和多個值運行時間序列回歸？

[英]How to run Time Series Regression with years, countries, and multiple values in R?

我想我知道我需要做什么，我只是不知道如何讓它發揮作用。數據示例：數據我在 Excel 中有這種格式的數十年數據，我將其上傳到 R。我相信我需要以某種方式將其轉換為時間序列或日期格式，但將國家/地區保留為類別，以便我可以運行以下回歸：任何人都可以共享可以幫助我完成此任務的代碼/程序包嗎？感覺很 ...

Multivariate multi-step time forecasting 不好的預測結果 PyTorch LSTM Seq2Seq

[英]Multivariate multi-step time forecasting bad prediction results PyTorch LSTM Seq2Seq

我正在嘗試在 PyTorch 中構建基於 LSTM 的 Seq2Seq model 以進行多變量多步預測。數據使用的數據如上圖所示，其中最后一列是目標，前面的列都是特征。對於預處理，我使用 MaxMinScaler 在 -1 和 1 之間縮放所有數據。特點和目標然后我使用了編碼器-解碼器結構 ...

如何在時間序列中使用 ggplot、geom_line 進行 plot，線組按“答案”

[英]How to plot in time series with ggplot, geom_line, with line group by 'answer'

我繪制了包含三個變量的時間序列數據：日期、答案和計數。我想 plot 在時間序列中代表答案類別的線條。我在下面嘗試過這段代碼，但結果並不如預期：我沒有得到任何線路。有人可以幫忙嗎？然后，我將答案值更改為數字，其中“同意”= 1、“不同意”= 2、“不知道”= 3，並運行相同的代碼，得到類 ...

解釋來自 dtwclust 的多元時間序列聚類結果的 plot

[英]interpret plot of multivariate time series clustering results from dtwclust

我在 r 中使用 DTWCLUST package 進行多變量時間序列聚類。這是我的代碼。 CharTrajMV 數據集包含 3 個變量的 100 個觀測值。據我了解，集群是根據 3 個變量確定的，而不是單變量時間序列聚類。每個集群圖顯示了屬於該集群的幾個類似模式的時間序列（觀察）。這個 ...

Rbeast 時間序列 - 圖中奇怪的時間軸

[英]Rbeast Time Series - Weird Time Axis In Plot

我正在調查新南威爾士州地區的環境空氣污染，並使用 Rbeast 進行每日時間序列分解分析，以調查在 Covid-19 封鎖期間是否存在變化點特征。我創建了一個循環代碼來分析每個區域內每種污染物的數據 - 但是 Beast X 軸（“日期” - 即 01-01-2021 - 理想情況下會繪制年份（ ...

如何用有限的數據預測時間序列

[英]How to predict time series with limited data

我有一個包含四列的數據集：日期、類別、產品、比率（%）。我希望能夠預測我數據中每種產品的費率。我遇到的主要問題是，由於產品不斷停產，某些產品的歷史數據很少，因此難以預測。我在網上讀到有類似問題的人使用貝葉斯層次模型，比如 Numpyro 的這個例子：但是我在網上找到的每個示例都只顯示了在 ...

curve_fit 多變量 arrays 非線性回歸

[英]curve_fit multivariable arrays non-linear regression

我正在嘗試使用 curve_fit 擬合多元 function 的系數。所有變量均為 arrays，形狀如下：(1000,) 手動我可以按如下方式擬合曲線。首先，我定義我的 function，其中變量 = [dphi1,dphi2,phi1,phi2,M] 和系數 = [c1,c2,c3,c4, ...

LSTM 多變量預測多個特征

[英]LSTM multivariate predicting multiple features

我是這個神經網絡和 LSTM 的新手。我希望我能得到你的指導，我會感謝你。我有 2 年的比特幣歷史數據集和比特幣情緒數據集，間隔為一小時。我的目標是使用 LSTM 預測未來 60 小時的圖表。我看過一些關於多元時間序列預測的文章。但在所有這些中，他們只使用一個特征進行預測。他們只預測 ...

如何將測試自變量作為參數傳遞給時間序列預測

[英]How to pass test independent variables as parameters to time series forecasting

嗨，我需要幫助我是時間序列的新手，我正在設計一個多元時間序列實驗。我的數據集如下所示：date x1 x2 x3 x4 x5 y，其中 date 是日期索引，x1...xn 是外生變量，y 是固定數據。在這種情況下，我有熱編碼的分類變量，所以我的 dataframe 是這樣的： date x1 ...

r - 在 R 中繪制每月時間序列數據 - plot 不能超過 10 個系列

[英]r - Plotting monthly time series data in R - cannot plot more than 10 series

我在 R Studio 中繪制時間序列數據時遇到了很多麻煩。我的數據布局如下： TSF 當我嘗試將基本代碼寫入 plot 時，我得到以下數據我的數據是每月的，因此 12 個月超過了 10 個圖表的明顯限制。我已經能夠通過排除兩個月來制作一些 plot 但這對我來說不切實際。我看過很多關於這個 ...

如何在多變量中結合邏輯和泊松 model

[英]how to combine logistic and poisson in a multivariate model

如何在一個 model 中同時使用邏輯回歸和泊松回歸方法編寫多元零膨脹 model？結果應如下所示：在本文中，這是由 SAS9.3 中的 PROC NLMIXED 完成的。我如何使用 r 中的 glmmTMB package 執行此操作？ ...

AttributeError: 'Optimization' object 沒有屬性 'train'。嘗試實現多元時間序列時

[英]AttributeError: 'Optimization' object has no attribute 'train'. When trying to implement multivariate time series

我正在嘗試使用 pytorch 實現多變量時間序列。這里我只給出出現錯誤的那部分代碼，不過我已經在我的完整代碼中包含了所有提到的類。代碼引用自https://towardsdatascience.com/building-rnn-lstm-and-gru-for-time-series-using ...

R 時間序列或數據異常值

[英]R time series or data outliers

有具有多個異常值的數據，我想更正它以進行預測，因為我知道我的值通常在 1 到 4 之間。因為我必須在不觸及正常值（1 到 4 之間）的情況下獲取這些值。謝謝交通日期 107 01/02/2020 60 01/03/2020 3.4 01/04/2020 3.2 01/05/2020 ...

多步、多變量 LSTM 中的 inverse_transform 縮放預測和 y_test 問題

[英]Problems with inverse_transform scaled predictions and y_test in multi-step, multi-variate LSTM

我已經建立了一個多步驟、多變量的 LSTM 模型來預測未來 5 天的目標變量，並進行 5 天的回顧。該模型運行平穩（即使它必須進一步改進），但是一旦我得到我的預測，我就無法正確地反轉應用的轉換。我在網上看到有很多方法可以預處理和轉換數據。我決定按照以下步驟操作：數據獲取和清理數 ...