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搜索资源列表

  1. 基于关联规则的股票时间序列趋势预测研究（论文）

  2. 这是一篇2008年6月的硕士毕业论文，详细的介绍了基于时间序列的数据挖掘算法在股票数据的分析和预测。其中在多元时间序列跨事物关联规则分析高效处理算法optimize基础上改进，用二维时间模式进行分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：tjxy_20081

  1. 多元时间序列建模

  2. 文档详细介绍了多元时间系列的建模方法，可对初学者提供参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-23
    • 文件大小：53248
    • 提供者：qq_41799538

  1. 清华大学学术专著 时间序分析——高阶统计量方法_10202471

  2. 绝版书！张贤达的精典之作。共有531页。全书共分十三章，内容包 括高阶统计量、非参数化高阶谱分析、因果和非因果非最小相位系统的辨识、 自适应估计和滤波、信号重构、信号检测、谐波恢复、多元时间序列分析、时变 非高斯信号的时频分析、阵列处理、循环平稳时间序列分析以及其它专题（时 延估计、盲反卷积和盲均衡、多维非高斯信号）。

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2018-05-19
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42205529

  1. 吴喜之的时间序列分析

  2. 这是一本用R语言作时间序列分析的好书，内容丰富而且注重应用，不仅介绍了经典的时间序列分析方法，还介绍了最新的多元时间序列分析的方法，作者为北大教授吴喜之。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-09
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：weixin_39541558

  1. 多元时间序列的深度学习实现

  2. 利用LSTM深度学习实现的多元时间序列的预测，利用Keras实现

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_21578125

  1. 时间序列模型与均生函数模型在乌江渡水电站的应用

  2. 时间序列模型与均生函数模型在乌江渡水电站的应用，曹琨，，利用乌江渡月径流量1951-2006年资料拟合，2007-2008年资料试预报，分别建立时间序列模型和均生函数多元回归模型，对2007、2008年月径流量�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：263168
    • 提供者：weixin_38704386

  1. 多元时间序列数据集资料

  2. 该数据集描述包括样本数量、类别数、特征数、时间序列长度，除了Libras数据集的时间序列长度为等长的，其他数据集时间序列长度为不等长。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-24
    • 文件大小：317718528
    • 提供者：zhenglei_wei

  1. 多元时间序列之间的传递熵

  2. 多元时间序列之间的传递熵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38663007

  1. NeuralCDE:“不规则时间序列的神经控制微分方程”的代码-源码

  2. 神经控制微分方程用于不规则时间序列[ ， ] 基于对受控微分方程的深入理解的数学理论，我们演示了如何构建以下模型： 直接作用于不规则采样的部分观测的多元时间序列。 可能会进行记忆有效的伴随反向传播训练-即使是跨观测也是如此。 展示最先进的性能。 使用现有工具（尤其是PyTorch和库）可以轻松实现和评估它们。 图书馆 参见 。 例子 我们鼓励您看一下 ，它演示了如何使用该库来训练Neural CDE模型来预测螺旋的手征性。 有关如何处理可变长度输入，不规则采样或丢失数据的演示，另请参见 ，所

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_42116585

  1. 使用多元样本熵分析心血管时间序列：正常人和充血性心力衰竭受试者之间的比较

  2. 使用多元样本熵分析心血管时间序列：正常人和充血性心力衰竭受试者之间的比较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38500948

  1. PeripheryPlots:多元时间序列查看器React组件-源码

  2. Precision VISSTA团队的外围设备图 时态数据中的模式通常跨越不同的尺度，例如几天，几周和几个月，这使得基于时间的数据的有效可视化具有挑战性。 外围图是一种新方法，用于在基于时间的图表中提供焦点和上下文，从而能够解释跨不同时间尺度的模式。 我们的方法采用了一个具有时间轴和第二轴的焦点区域，该区域可以表示数量或类别，以及一组沿时间维度，值维度或两者汇总数据的相邻外围图。 该存储库包含Periphery Plots的原型实现作为React组件以及该技术的演示。 我们的团队是由北卡罗来纳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42134051

  1. 多元时间序列相似性度量方法

  2. 现有的多元时间序列相似性度量方法难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾。针对该问题，首先，对多元时间序列进行多维分段拟合；然后，选取各分段上序列点的均值作为特征；最后，以特征序列作为输入，利用动态时间弯曲算法实现相似性度量。实验结果表明，所提出方法参数配置简单，能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38644097

  1. 基于黎曼流形的聚类多元时间序列

  2. 基于黎曼流形的聚类多元时间序列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：476160
    • 提供者：weixin_38722348

  1. Statistics-for-Data-Analytics:完成该项目是为了成功完成“统计数据分析”模块。 该项目包括多元线性回归算法，时间序列分析，ANOVA分析，二进制Logistic回归，独立样本T检验，独立性卡方检验。 这里涉及的工

  2. 使用ANOVA，MANOVA和Holt的线性平滑模型对数据进行统计分析的各个项目，包括多元线性和Logistic回归等回归分析，预测销售的时间序列分析。 独立样本T检验，独立性卡方检验也已进行。 #TOOLS：IBM SPSS Statistics，R编程和Microsoft Excel。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42144201

  1. 促进实时多元时间序列分类

  2. 促进实时多元时间序列分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38631389

  1. 时间序列聚类的全球恐怖主义数据库：全球恐怖主义数据库的探索性分析-源码

  2. 时间序列聚类全球恐怖主义数据库 使用时间序列聚类对全球恐怖主义数据库进行探索性分析。 首先，我进行EDA并将数据集按国家转换为多元时间序列格式。 然后，我探索了许多用于找到时间序列簇的质心的技术，所有这些技术都将动态时间规整作为距离度量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42106765

  1. 基于特征矩阵的多元时间序列最小距离度量方法

  2. 基于特征矩阵的多元时间序列最小距离度量方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：575488
    • 提供者：weixin_38653443

  1. 多元时间序列因果关系分析研究综述

  2. 多元时间序列的因果关系分析是数据挖掘领域的研究热点. 时间序列数据包含着与时间动态有关的、未知的、有价值的信息, 因此若能挖掘出这些知识进而对时间序列未来趋势进行预测或干预, 具有重要的现实意义.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：840704
    • 提供者：syp_net

  1. telemanom（远程语义）：一种使用LSTM检测多元时间序列数据异常的框架。 包括来自火星科学实验室和SMAP任务的航天器异常数据和实验-源码

  2. Telemanom（v2.0） v2.0更新： 通过numpy进行矢量化操作 面向对象的重组，改善组织 将两种处理模式的分支合并为单个分支（带/不带标签） 更新requirements.txt和Dockerfile 更新了两种模式的结果输出 PEP8清理 使用LSTM和自动阈值检测时间序列数据中的异常 Telemanom采用使用香草LSTMs / 识别多元传感器数据中的异常。 LSTM经过训练，可以使用编码的命令信息和先前的遥测值来学习正常的系统行为。 预测会在每个时间步生成，并且预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：477184
    • 提供者：weixin_42110362

  1. dl-4-tsc：时间序列分类的深度学习-源码

  2. 时间序列分类的深度学习 这是发表在“时间序列分类的深度学习：评论”的配套资料库，该也可以在。 数据 该项目中使用的数据来自两个来源： ，其中包含85个单变量时间序列数据集。 ，其中包含13个多元时间序列数据集。 码 代码划分如下： python文件包含运行实验所需的代码。 文件夹包含必要的功能，以读取数据集并可视化绘图。 文件夹包含9个python文件，每个文件针对本文测试的每个深度神经网络。 要在一个数据集上运行模型，应发出以下命令： python3 main.py TSC C

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：669696
    • 提供者：weixin_42099633
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