time-series

Вопрос или проблема Я пытаюсь использовать модель Seq2Seq для прогнозирования данных производства на фабрике, используя модель Encoder-Decoder с добавлением механизма внимания. Я немного застрял, так как выход модели, похоже, является константой и имеет

Вопрос или проблема У меня есть некоторые временные ряды, которые мне нужно использовать для прогноза непрерывного значения для данной временной метки. Изначально я использовал многомерную регрессионную модель, но позднее понял, что проблему, основанную

Вопрос или проблема Этот вопрос имеет три подчасти, ответ на каждую из которых, вероятно, не требует большого текста. Надеюсь, это нормально. Я пытаюсь понять прогнозирование временных рядов с использованием машинного обучения.

Вопрос или проблема Я новичок в таких панельных данных, где у меня есть несколько наблюдений для одного и того же идентификатора в разные кварталы, и я не уверен, какой машинный алгоритм обучения я могу применить. У меня есть данные с Q1-18 по Q4-2020

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 У меня есть данные временных рядов на Python 3, как показано ниже: Дата `Еженедельные_продажи` 2010-05-02 3400 2010-05-02 5600 2010-05-02 4590 2010-05-02 5800 2010-05-12 2380 2010-05-12 6700 2010-05-12 3700 Временной ряд не является

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 Этот временной ряд содержит некоторые временные рамки, каждая из которых составляет 8K (частоты)*151 (временные выборки) за 0.5 секунды [всего 1.2288 миллиона выборок за полсекунды] Мне нужно найти аномальные значения на основе различных строк (частот).

Вопрос или проблема У меня есть несколько рядов цен одного и того же актива, как показано ниже. Визуально очевидно, что ряд “A” (горизонтальная линия) является выбросом, и ряд “E” (линия с зигзагообразным паттерном) также ведет себя иначе.

Вопрос или проблема У меня есть вопрос о том, как слой CONV2D обрабатывает временные ряды данных. Как с помощью фильтров, которые проходят через время, наша модель может извлекать признаки и моделировать наше целевое значение?

Вопрос или проблема Я сейчас работаю с линейной регрессией для задачи регрессии временных рядов (извините, но я не могу рассказать слишком много о проблеме и векторе признаков из-за соглашения о неразглашении). Я масштабировал как входные значения, так

Вопрос или проблема Я пытаюсь построить модель (скорее всего, регрессионную или регрессию с использованием случайного леса) для квартальных финансовых данных. Мои обучающие данные имеют ежедневный интервал, но я не уверен, как работать с ними для предсказания

Вопрос или проблема У меня есть модель бинарной классификации для прогнозирования временных рядов, состоящая из нескольких слоев ячеек LSTM или GRU. Обучение происходит с ранней остановкой на заданном валидационном наборе. Дело в том, что мои результаты

Вопрос или проблема Я работаю над проектом по кластеризации воздушных объектов на основе их траекторий. Я хотел бы обучить модель на наборе данных с траекториями различных летающих объектов, чтобы позже я мог предсказать, к какому типу объекта относится

Вопрос или проблема Я немного запутался, как эффективно смоделировать обнаружение аномалий для следующей проблемы, вероятно, из-за отсутствия опыта в моделировании временных рядов: Я получаю рыночные данные, отсортированные по временной метке, содержащие

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 У меня есть набор данных, в котором есть несколько записей для одних и тех же временных меток, и я хочу использовать LSTM для прогнозирования следующей временной метки, основываясь на предыдущих 5 временных шагах.

Вопрос или проблема У меня есть остатки многомерных временных рядов, полученные с датчиков на сервере. Всплески на графиках остатка указывают на аномальное состояние сервера. Я хочу сгруппировать данные по вертикальным кластерам и получить индексы точек

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?