Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接。首先，让我们导入我们需要的库： import pandas as pdimport numpy as npfrom tslearn.preproce...
时间序列数据库武斗大会之 KairosDB 篇
【编者按】刘斌，OneAPM后端研发工程师，拥有10多年编程经验，参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发，熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software De...
[转帖]时间序列数据库 (TSDB)
时间序列数据库 (TSDB)https://www.jianshu.com/p/31afb8492eff0.3392019.01.28 10:51:33字数 5598阅读 4030背景2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于Postgr...
时间序列数据库(TSDB)初识与选择(InfluxDB、OpenTSDB、Druid、Elasticsearch对比)
背景这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。以前的系统，做数据可视化，信息管理，流程控制。现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了。数据可视化分析，大数据信息挖掘，统计预测，建模仿真，智能控制成了各种业务的追求。“...
Akumuli时间序列数据库——列存储，LSM，MVCC
FeaturesColumn-oriented time-series database.Log-structured append-only B+tree with multiversion concurrency control.Crash safety.Fast aggregation wit...
深度学习原理与框架-递归神经网络-时间序列预测(代码) 1.csv.reader(进行csv文件的读取) 2.X.tolist(将数据转换为列表类型)
1. csv.reader(csvfile) # 进行csv文件的读取操作参数说明：csvfile表示已经有with oepn 打开的文件2. X.tolist() 将数据转换为列表类型参数说明：X可以是数组类型等等代码说明：使用的是单层的rnn网络，迭代的终止条件为，第n的100次循环的损失值未降...
时间序列分析模型——ARIMA模型
时间序列分析模型——ARIMA模型一、研究目的传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变...
pandas小记：pandas时间序列分析和处理Timeseries
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52209377其它时间序列处理相关的包[P4J 0.6: Periodic light curve analysis tools based on Information Theory][p4j gith...
LCS最长公共子序列（最优线性时间O(n)）
这篇日志主要为了记录这几天的学习成果。最长公共子序列根据要不要求子序列连续分两种情况。只考虑两个串的情况，假设两个串长度均为n.一，子序列不要求连续。(1)动态规划（Ｏ(n*n)）（转自：http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/archive/2013/03/15/29...
lucene底层数据结构——底层filter bitset原理，时间序列数据压缩将同一时间数据压缩为一行
如何联合索引查询？所以给定查询过滤条件 age=18 的过程就是先从term index找到18在term dictionary的大概位置，然后再从term dictionary里精确地找到18这个term，然后得到一个posting list或者一个指向posting list位置的指针。然后再查...
R语言与数据分析之八：时间序列--霍尔特指数平滑法
上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法，简单指数平滑法仅仅能预測那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列，今天和大家分享非恒定水平即有增长或者减少趋势的。没有季节性可相加模型的时间序列预測算法---霍尔特指数平滑法（Holt）。Holt 指数平滑法预计当前时间的水平和斜率。其平滑水平是由两个參数控制。...
pandas处理时间序列（2）：DatetimeIndex、索引和选择、含有重复索引的时间序列、日期范围与频率和移位、时间区间和区间算术
一、时间序列基础1. 时间戳索引DatetimeIndex生成20个DatetimeIndexfrom datetime import datetimedates = pd.date_range(start='2019-04-01',periods=20)dates用这20个索引作为ts的索引ts ...
多层多输入的CNN-LSTM时间序列回归预测（卷积神经网络-长短期记忆网络）——附代码
目录 摘要： 卷积神经网络(CNN)的介绍： 长短期记忆网络（LSTM）的介绍： CNN-LSTM： Matlab代码运行结果： 本文Matlab代码+数据分享： 摘要： 本文使用CNN-LSTM混合神经网络对时间序列数据进行回归预测。本模型的输入数据个数可以自行选择，可以为多输入、也可以为单...
上篇 | 使用 ???? Transformers 进行概率时间序列预测
介绍 时间序列预测是一个重要的科学和商业问题，因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。 概率预测 通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。这些通常被称为“单一”或“局部”方法。然而，当处理某些应用...
下篇 | 使用 ???? Transformers 进行概率时间序列预测
在《使用 ???? Transformers 进行概率时间序列预测》的第一部分里，我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法，也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境、模型、转换和 InstanceSplitter。本篇内容将包含从数据加载器，到前向传播、训练、推理...
上篇 | 使用 ???? Transformers 进行概率时间序列预测
介绍时间序列预测是一个重要的科学和商业问题，因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。概率预测通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。这些通常被称为“单一”或“局部”方法。然而，当处理某些应用程序的...
时间序列 ARIMA 模型 (三)
先看下图：这是1986年到2006年的原油月度价格。可见在2001年之后，原油价格有一个显著的攀爬，这时再去假定均值是一个定值（常数）就不太合理了，也就是说，第二讲的平稳模型在这种情况下就太适用了。也因此有了今天这一讲。要处理这种非平稳的数据（比如上图中的均值不是一个常数），需要用非平稳模型：求和自...
基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM（GTO-CNN-LSTM）多变量时间序列预测（Matlab代码实现）
????????????????欢迎来到本博客❤️❤️???????? ????博主优势：????????????博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 ????????????本文目录如下：????????????...
基于R语言的时间序列指数模型
时间序列:（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。（百度百科）主要考虑的因素：1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。时间序列趋势一般为线性的(lin...
JSON.Net 自定义Json序列化时间格式
JSON.Net 自定义Json序列化时间格式Intro和 JAVA 项目组对接，他们的接口返回的数据是一个json字符串，里面的时间有的是Unix时间戳，有的是string类型，有的还是空，默认序列化规则没办法反序列化为时间， 所以自定义了一个 Json 时间转换器，支持可空时间类型、string...