forecasting

Вопрос или проблема У меня есть данные гистограмм временных рядов от множества отдельных запусков машин (подробности см. в этом посте). Я работаю над обучением LSTM с целью предсказать финальную гистограмму в запуске машины, основываясь на прошлых данных гистограммы.

Вопрос или проблема В следующей статье, [Ponce-Flores, M., Frausto-Solís, J., Santamaría-Bonfil, G., Pérez-Ortega, J., & González-Barbosa, J. J. (2020). Сложности временных рядов и их связь с производительностью прогнозирования.

Вопрос или проблема На реке находится гидрологическая станция, обеспечивающая измерение уровня воды с помощью рейки (ежечасно во время муссонов). Имеются старые такие наборы данных о уровнях воды с временными метками. Может ли этих данных/параметров быть

Вопрос или проблема Предположим, у меня есть следующий набор данных: станция | дата | мин_темп | признак2 | признак3 | снег | 1 | 01-11-11 | 1 | 5 | 22 | true | 1 | 02-11-11 | 1 | 5 | 22 | true | 2 | 01-11-11 | 1 | 5 | 22 […]

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, состоящий из еженедельных продаж 3000 магазинов за последние 5 лет, и я построил LSTM для прогнозирования продаж на следующий год, исходя из продаж за предыдущий год. На каждом временном шаге $t$ признаками

Вопрос или проблема Я читаю неофициальный блог Google по Data Science, особенно Наш поиск надежного прогнозирования временных рядов в больших масштабах. Их подход к прогнозированию включает в себя составление недельных прогнозов, а затем распределение

Вопрос или проблема У меня есть модель LSTM с одним слоем и 300 временными рядами, которая пытается предсказать следующее значение для одного временного ряда, основываясь на прошлых 12 значениях из 300 временных рядов. 56 –

Вопрос или проблема Я экспериментирую с конформным прогнозированием по данным с высокой частотой, используя следующие модели регрессии на основе леса для задачи прогнозирования на обучающей выборке. Размер унивариантных (1D) временных рядов составляет

Вопрос или проблема Я наткнулся на очень интересную задачу прогнозирования временных рядов в реальном мире. Можете ли вы помочь мне понять правильный путь для решения следующей задачи временного ряда: Пример входных данных: Мы хотим предсказать потребление

Вопрос или проблема Моя компания продает один продукт, который является товаром. Если вы его купите, я могу быть уверен, что вы купите его снова в ближайшем будущем у меня или у моих конкурентов. На спрос влияет погода. Если у нас высокие температуры

Вопрос или проблема У меня есть модель прогнозирования многомерного временного ряда, изначально использующая расширенную временную свертку для извлечения временных зависимостей, которую я пытался заменить на многоголовое самовнимание с остаточным соединением

Вопрос или проблема Итак, я пытаюсь использовать модель LSTM для прогнозирования данных температуры на PyTorch. Я относительно новичок как в PyTorch, так и в использовании рекурсивных сетей, поэтому я взял модель, которую нашел в интернете.

Вопрос или проблема Я пытаюсь прогнозировать временные ряды с помощью ARIMA. Как видно из графика, прогноз на один шаг опережает ожидаемые значения. Я читал в других темах, что такое поведение ожидаемо, но как? Как я могу синхронизировать?

Вопрос или проблема Я пытаюсь построить модель RNN для прогнозирования ежедневных продаж для нескольких разных городов и различных продуктовых сегментов (категориальные признаки и несколько входов для каждого дня), а также с числовыми признаками, такими

Вопрос или проблема У меня есть проект по долгосрочному прогнозированию (например, на 5 лет) производства электроэнергии по типам электростанций (солнечные, ветровые, угольные, атомные и т.д.). У меня есть доступ к данным временных рядов в МВт [мегаваттах]

Вопрос или проблема Я прошел через некоторые учебные материалы по временным рядам, и все они брали одну акцию для временного ряда и пытались сделать прогноз. Мой набор данных содержит множество акций за определенный период (каждый день).

Вопрос или проблема Я испытываю трансформер временных рядов PatchTST (статья, код) на имеющихся у меня данных временных рядов. Способ обработки данных в PatchTST следующий: Обратите внимание, что на строке 78-79 репозиторий делает следующее: self.

Вопрос или проблема Я предсказываю осадки, используя observational данные. Всего имеется 87,070 образцов данных, но только 1,885 образцов имеют осадки. Вот LSTM модель, которую я использую: class LstmModel(Model): def __init__(self, Lstm_units) ->

Вопрос или проблема У меня есть такая проблема: Я пытаюсь предсказать ежедневные температуры. У меня есть данные за 30 лет, и я использую эту нейронную сеть: model = Sequential() model.add(LSTM(units=128,activation="relu", input_shape=(30, 1), return_sequences=True)) model.

Вопрос или проблема Недавно я участвовал в процессе собеседования по Data Science, но, к сожалению, не прошел его. Задача была увлекательной, и я решил поделиться своей анонимизированной решением с сообществом, чтобы получить обратную связь и учиться.