文章 2024-06-15 来自:开发者社区

SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例

近年来,深度学习一直在时间序列预测中追赶着提升树模型,其中新的架构已经逐渐为最先进的性能设定了新的标准。 这一切都始于2020年的N-BEATS,然后是2022年的NHITS。2023年,PatchTST和TSMixer被提出,最近的iTransformer进一步提高了深度学习预测模型的性能。 这是2024年4月《SOFTS: Efficient Multivariate Time Seri...

SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例
文章 2023-03-30 来自:开发者社区

时间序列特征提取的Python和Pandas代码示例

前言时间序列分析是理解和预测各个行业(如金融、经济、医疗保健等)趋势的强大工具。特征提取是这一过程中的关键步骤,它涉及将原始数据转换为有意义的特征,可用于训练模型进行预测和分析。在本文中,我们将探索使用Python和Pandas的时间序列特征提取技术。在深入研究特征提取之前,让我们简要回顾一下时间序列数据。时间序列数据是按时间顺序索引的数据点序列。时间序列数据的例子包括股票价格、温度测量和交通数....

时间序列特征提取的Python和Pandas代码示例

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