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  1. 时间序列预测算法源码

  2. java版的时间序列预测算法源码，是核心代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-12
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：alan6288

  1. prophet:Ruby的时间序列预测-源码

  2. 先知 从移植到Ruby的时间序列预测 支持： 多个季节 线性和非线性增长 假期和特别活动 并优雅地处理丢失的数据 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'prophet-rb' 简单的API 获取时间序列的未来预测 series = { Date . parse ( "2020-01-01" ) => 100 , Date . parse ( "2020-01-02" ) => 150 , Date . parse ( "2020-01-03" )

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：647kb
    • 提供者：weixin_42160425

  1. pytorch-forecasting:使用PyTorch进行时间序列预测-源码

  2. 我们关于“ 文章介绍了该软件包，并提供了背景信息。 Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究的最新时间序列预测。目标是为高级专业人员提供最大程度的灵活性，并为初学者提供合理的默认值的高级API。具体来说，该软件包提供了 一个时间序列数据集类，它抽象化处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等。 基本模型类，提供时间序列模型的基本训练，以及在张量板中的记录和通用可视化，例如实际与预测以及依存关系图 用于时间序列预测的多种神经网络体系结构已针对实际部署进行

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  1. Time-Series-Forecasting:一些印度餐厅的时间​​序列预测-源码

  2. 时间序列预测 一些印度餐厅的时间​​序列预测

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  1. automatic_hierarchical_forecaster:使用GP的自动分层时间序列预测-源码

  2. automatic_hierarchical_forecaster 使用高斯过程的自动分层时间序列预测 请注意，automatic_hierarchical_forecaster的关键依赖项是PyMc3 ，这是一个依赖Theano的库。 主要特点 分层预测 用加性高斯过程建模的加性季节性，中期不规则性和噪声 用分层分段线性函数建模的趋势 拟合和绘图 与AVDI配合（可以定义迷你批） 旅游示例 预测澳大利亚旅游时间序列： import pandas as pd from libs . mode

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  1. chicago-taxi-forecast:使用Kubeflow和TFX的端到端时间序列预测管道-源码

  2. 使用Kubeflow和TFX的端到端时间序列预测管道 此存储库包含用KubeFlow和TFX创建e2e时间序列预测管道的最少步骤，该管道已部署在Google Cloud Platform上 在本教程中，都使用了。 本教程中涵盖的步骤按建议的顺序进行： 如何在GCP上创建和部署Kubeflow集群（ ） 使用 （ ）大规模转换BigQuery的数据 使用（ ）检查数据异常和偏斜 K8s集群上的火车模型（ ） 在部署模型（ ） 模型性能（ ） 构建并运行（ ） 如有疑问，请联

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：499kb
    • 提供者：weixin_42166261

  1. Univariate-Time-Series-Prediction-using-Deep-Learning:使用深度学习和PyTorch的单变量时间序列预测-源码

  2. 使用深度学习进行单变量时间序列预测 使用深度学习和PyTorch的单变量时间序列预测 0.简介 该存储库使用深度学习模型（包括DNN ， CNN ， RNN ， LSTM ， GRU ，递归LSTM和Attention LSTM）提供单变量时间序列预测。 使用的数据集是“设备能源预测数据集” ，可以在找到。 1.定量分析 根据下表，使用1D卷积层的CNN胜过其他模型。 模型 湄↓ MSE↓ RMSE↓ MPE↓ MAPE↓ R平方↑ DNN 31.0077 4039.9806

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  1. API-forecast-water:模型预测API使用模型时间序列深度学习-源码

  2. API预报水 自由套票 模型预测API使用模型时间序列深度学习 张量流 pip安装tensorflow 凯拉斯 点安装keras 大熊猫 点安装熊猫 脾气暴躁的 pip安装numpy 烧瓶 点安装Flask

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：154mb
    • 提供者：weixin_42126399

  1. modeltime.h2o:使用H2O AutoML进行预测。 使用H2O自动机器学习算法作为Modeltime时间序列预测的后端-源码

  2. 模型时间 使用H2O AutoML进行预测 Modeltime H2O为Modeltime预测生态系统提供了H2O后端。 主要算法是H2O AutoML ，它是为速度和规模而构建的自动机器学习库。 # Install Development Version devtools :: install_github( " business-science/modeltime.h2o " ) 有什么可能 借助Modeltime生态系统，可以轻松进行大规模预测。 该预测是使用H2O AutoML创建的

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：273kb
    • 提供者：weixin_42116805

  1. forrust:非常笨拙，尚未用于时间序列预测的软件包-源码

  2. 铸铁 非常笨拙，尚未用于时间序列预测的软件包

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  1. forecast_LSTM:实验温度预测预报-源码

  2. Forecast_LSTM 该程序旨在对温度执行时间序列预测。 在sqlite3文件database.db测试数据 先决条件 Python3 点子 火炬 大熊猫 Tqdm 密谋 用法 首先，将cd转到目录，然后运行python3 train.py或python3 train2.py 。 作者 ÍcaroLorran Lopes Costa- （ ）

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  1. time_series_forecasting:不同时间序列预测模型的示例-源码

  2. 时间序列预测 不同时间序列预测模型的示例。 前处理 时间序列生成 正弦波和随机噪声的时间序列生成 具有趋势，季节性和随机噪声的时间序列生成 归因 外推法 相似 特征提取 TSFresh的时间序列功能 楷模 传统统计模型 天真/季节性天真 指数平滑（ETS） LOESS（STL）的季节性趋势分解 自回归综合移动平均线（ARIMA） 带外生回归因子的季节性ARAIMA（SARMIAX） Facebook先知 机器学习模型 减少时间序列 随机森林（RF） K最近邻居（kNN） XGBoost

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：78kb
    • 提供者：weixin_42140710

  1. 时间序列预测-源码

  2. 澳大利亚旅游数据集的时间序列和预测 对于这个项目，我一直在使用几种不同的算法，每种算法都有明确的解释： 数据集探索 数据预处理 时间序列分析 ARIMA的时间序列预测 先知的时间序列预测 LSTM样本外预测 LSTM对未来的一步一步预测 希望你能在学习的同时享受:)

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  1. 时间序列数据集-源码

  2. ＃Time-Series-Datasets 所有数据集均取自Kaggle。 首先，我进行了一些数据探索和数据可视化，然后将数据分为训练和验证集。 其次，我使用了一些时间序列模型来预测数据。 使用的预测方法： -Naive -Simple Average -Moving Average -Simple Exponential Smoothing -Holt's Linear -Holt's Winter -ARIMA/SARIMA

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  1. skforecast：使用scikit-learn模型进行时间序列预测-源码

  2. skforecast 使用scikit-learn回归器进行时间序列预测。 安装 $ pip install git+https://github.com/JoaquinAmatRodrigo/skforecast#master 依存关系 python> = 3.7.1 numpy的> = 1.20.1 熊猫> = 1.2.2 tqdm> = 4.57.0 scikit学习> = 0.24 特征 从任何scikit学习回归器创建自回归预测器。 网格搜索以

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：641kb
    • 提供者：weixin_42134234

  1. 能源需求预测工作台-源码

  2. 能源需求时间序列预测 链接到Microsoft DOCS网站 此实际方案的详细文档包括分步演练： 链接到Gallery GitHub存储库 此实际场景的公共GitHub存储库包含所有代码示例： 概述 时间序列预测是按照时间顺序的观察序列预测未来值的任务。 这是一个普遍的问题，已在许多行业中得到应用。 此示例着重于能源需求预测，其目标是预测能源网格上的未来负荷。 对于能源行业的公司来说，这是至关重要的业务运营。 在此示例中，机器学习方法应用于预测时间序列。 尽管上下文是能源需求预测，但是所使用的

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：963kb
    • 提供者：weixin_42118161

  1. GRU-ARIMA用于时间序列预测：使用GRU和ARIMA模型进行时间序列预测，其中GRU可以进行短期预测和长期预测。GRU和ARIMA模型用于时间序列预测，其中GRU可用于短期和长期预测-源码

  2. GRU-ARIMA时间序列预测 GRU和ARIMA模型用于时间序列预测，其中GRU可用于短期和长期预测。使用GRU和ARIMA模型进行时间序列预测，其中GRU可以进行短期预测和长期预测。

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：707kb
    • 提供者：weixin_42148975

  1. BTC_ts_forecast：比特币时间序列预测-源码

  2. BTC_ts_forecast：比特币时间序列预测

  3. 所属分类：其它

  1. 时间序列预测：时间序列预测方法的集合：rnn，seq2seq，cnn，波网，变压器，unet，n-beats，gan，卡尔曼滤波器-源码

  2. 时间序列预测 该存储库实现了时间序列预测的常用方法，尤其是TensorFlow2中的深度学习方法。 如果您有更好的主意，欢迎您贡献力量，只需创建PR。 如有任何疑问，请随时提出问题。 正在进行的项目，我将继续进行改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 神经网络 波浪网 变压器 网络 拍子 甘 用法 安装所需的库 $ pip install -r requirements.txt 如有必要，下载数据 $ bash ./data/download_passenger.sh 训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：595kb
    • 提供者：weixin_42133415

  1. 深度学习时间序列：使用深度学习进行时间序列预测的论文，代码和实验列表-源码

  2. 深度学习时间序列预测 最新的论文清单集中在深度学习以及使用深度学习进行时间序列预测的资源，代码和实验。 经典方法与深度学习方法，竞赛... 文件 2020年 Prathamesh Deshpande等。 代码还没有。 Shruti Jadon等。 代码还没有。 HD阮等人。 代码还没有。 JánDrgona等。 代码还没有。 安格斯·登普斯特（Angus Dempster）等。 [] 袁雪，等。 代码还没有。 Castellani Andrea等。 Honda Research

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：885kb
    • 提供者：weixin_42116596
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