time-series

Вопрос или проблема Как мы знаем, сезонность в данных, что в основном означает цикл, является нестационарными данными. Я вижу несколько примеров в интернете, где я могу увидеть четкий цикл, но все равно это упоминается как стационарные данные, я не могу

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, который собирает ежедневные данные на основе транзакций между двумя субъектами. Я хочу выяснить силу, направление и вид отношения между двумя непрерывными переменными, т.е. количеством транзакций (No_of_transactions)

Вопрос или проблема У меня есть данные временного ряда, полученные из видео. Данные состоят из пар битрейтов и соответствующих меток для каждой временной метки: Распределение за первые 30 секунд выглядит следующим образом: Я построил модель LSTM для этого

Вопрос или проблема Я следил за этим учебным руководством по временным рядами для Tensorflow… https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series И всё шло хорошо и казалось, что всё работает нормально. Я заменил его своим собственным набором данных (около 1.

Вопрос или проблема Я хотел бы кластеризовать/сгруппировать кривые на приложенной картинке с помощью Python. Данные уже нормализованы, и мой подход заключается в использовании dtw (динамического временного выравнивания) для расчета расстояния, а затем

Вопрос или проблема У меня есть график временного ряда, который сегментирован на несколько частей в зависимости от дня технического обслуживания. Вы можете представить это как вертикальные линии, появляющиеся из оси x, которые символизируют техническое

Вопрос или проблема Я следовал от этого вопроса. У меня есть следующая задача: у меня есть данные временных рядов. Обучение по последовательно 3 дням для предсказания каждого 4-го дня. Каждый день данных представляет собой один CSV файл, который имеет размерность 24×

Вопрос или проблема У меня есть данные о 10,000 пользователей и их временных сессиях на сайте/в приложении: время входа, время выхода и активность пользователя. Данные доступны в течение 60 дней (на пользователя). Используя эти 60-дневные данные для 10

Вопрос или проблема Я работаю над прогнозированием многомерного временного ряда, используя несколько алгоритмов машинного обучения (нейронные сети, метод опорных векторов и алгоритмы градиентного бустинга). Мне нужно измерить производительность каждой модели.

Вопрос или проблема У меня есть временной ряд с переменными цен и я хочу их отсортировать. Время структурировано по квартальным часам. Каждая группа отмечена 4 строками. Я хочу отсортировать первые два столбца в каждой группе.

Вопрос или проблема Я работаю над проектом по классификации поведения водителей на основе данных о положении и скорости автомобиля. Для каждого временного шага у меня есть следующая информация: $x, y $ : Координаты положения в 2D-плоскости $V_x, V_y$

Вопрос или проблема Я хочу предсказать, выйдет ли машина из строя на основе самой последней серии измерений, полученных с помощью бортовых датчиков. У меня есть несколько десятков машин, каждая из которых имеет датчик, который делает измерение через равные интервалы.

Вопрос или проблема Мне нужно ответить на следующий вопрос: Какова вероятность того, что событие 1 произойдет в какой-то момент времени для новой выборки? В какой момент времени это более вероятно? 1: событие произошло в конкретный момент времени, 0

Вопрос или проблема Я хочу подать амплитуду стационарных временных рядов в трансформер. Я планирую токенизировать/разбить амплитуду на дискретные значения. Таким образом, трансформер будет обучаться на уникальных целых токенах вместо непрерывных значений.

Вопрос или проблема Я занимаюсь обнаружением выбросов (условные выбросы) в многомерном временном ряду. Выбросы появляются каждые 2 недели $\pm$ 4 дня. Как я могу учесть этот предварительный опыт в своих моделях, чтобы снизить количество ложноположительных результатов?

Вопрос или проблема Привет, я аспирант в области компьютерных наук. У меня есть вопрос для экспертов по ИИ или данным. Я пишу статью. Мой набор данных – это временные ряды сенсорных данных, и соотношение аномалий (положительный класс) составляет от 5% до 6%.

Вопрос или проблема Я пытаюсь спрогнозировать цены акций Google. Я создал две модели: одну с LSTM и другую с двунаправленным LSTM, но прогнозируемые значения не очень хорошо совпадают с тестовыми значениями. Я пробовал разные параметры, но почти не увидел улучшения.

Вопрос или проблема Я новичок здесь и в глубоких обучения, поэтому заранее прошу прощения за неправильно форматированный код или формулировки. У меня есть набор данных, где я отслеживаю 4 переменные с 2 категориальными и 3 числовыми полями на 4 временных этапах.

Вопрос или проблема У меня есть набор данных с десятками тысяч записей. Записи имеют дату создания и запланированную дату. Что-то вроде этого: ID Создано Запланировано 1 01/08/2020 05/08/2020 2 01/08/2020 07/08/2020 3 02/08/2020 04/08/2020 .

Вопрос или проблема Я новичок в RNN и LSTM и сейчас экспериментирую с различными настройками. При попытке смоделировать данные временных рядов в абсолютных величинах (предсказанная цена закрытия) я столкнулся со следующими проблемами: Потеря на валидации