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  1. prophet:Ruby的时间序列预测-源码

  2. 先知 从移植到Ruby的时间序列预测 支持： 多个季节 线性和非线性增长 假期和特别活动 并优雅地处理丢失的数据 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'prophet-rb' 简单的API 获取时间序列的未来预测 series = { Date . parse ( "2020-01-01" ) => 100 , Date . parse ( "2020-01-02" ) => 150 , Date . parse ( "2020-01-03" )

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：662528
    • 提供者：weixin_42160425

  1. luminaire:Luminaire是一个python软件包，提供了ML驱动的解决方案来监视时间序列数据-源码

  2. 放手异常检测库 目录 什么是灯具 是一个python软件包，提供了ML驱动的解决方案来监视时间序列数据。 Luminaire提供了几种异常检测和预测功能，这些功能结合了相关和季节性模式以及数据随时间的不可控制的变化。 快速开始 使用pip从安装Luminaire pip install luminaire 在python中导入luminaire模块 import luminaire 请查阅中有关方法和用法的详细说明。 时间序列离群值检测工作流程 灯具异常值检测工作流程可分为3个主要部分： 数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42113456

  1. pytorch-forecasting:使用PyTorch进行时间序列预测-源码

  2. 我们关于“ 文章介绍了该软件包，并提供了背景信息。 Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究的最新时间序列预测。目标是为高级专业人员提供最大程度的灵活性，并为初学者提供合理的默认值的高级API。具体来说，该软件包提供了 一个时间序列数据集类，它抽象化处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等。 基本模型类，提供时间序列模型的基本训练，以及在张量板中的记录和通用可视化，例如实际与预测以及依存关系图 用于时间序列预测的多种神经网络体系结构已针对实际部署进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42097450

  1. Time-Series-Forecasting:一些印度餐厅的时间​​序列预测-源码

  2. 时间序列预测 一些印度餐厅的时间​​序列预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42176612

  1. automatic_hierarchical_forecaster:使用GP的自动分层时间序列预测-源码

  2. automatic_hierarchical_forecaster 使用高斯过程的自动分层时间序列预测 请注意，automatic_hierarchical_forecaster的关键依赖项是PyMc3 ，这是一个依赖Theano的库。 主要特点 分层预测 用加性高斯过程建模的加性季节性，中期不规则性和噪声 用分层分段线性函数建模的趋势 拟合和绘图 与AVDI配合（可以定义迷你批） 旅游示例 预测澳大利亚旅游时间序列： import pandas as pd from libs . mode

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42178963

  1. Univariate-Time-Series-Prediction-using-Deep-Learning:使用深度学习和PyTorch的单变量时间序列预测-源码

  2. 使用深度学习进行单变量时间序列预测 使用深度学习和PyTorch的单变量时间序列预测 0.简介 该存储库使用深度学习模型（包括DNN ， CNN ， RNN ， LSTM ， GRU ，递归LSTM和Attention LSTM）提供单变量时间序列预测。 使用的数据集是“设备能源预测数据集” ，可以在找到。 1.定量分析 根据下表，使用1D卷积层的CNN胜过其他模型。 模型 湄↓ MSE↓ RMSE↓ MPE↓ MAPE↓ R平方↑ DNN 31.0077 4039.9806

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42165490

  1. my_data_analysis:数据挖掘案例-第十一章应用系统负载分析与磁盘容量预测的程序实现-时间序列分析-源码

  2. my_data_analysis 数据挖掘案例-第十一章应用系统负载分析与磁盘容量预测的程序实现-时间序列分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_42108778

  1. catchEmAll:R程序包可根据catch22，catchaMouse16和其他未来的减少冗余功能集计算时间序列特征-源码

  2. catchEmAll 用于多个域的CAnonical时间序列CHaracteristics- R的实现，编写为一个包，用于从 ， 和其他减少冗余的功能集计算时间序列特征。 安装 请注意此处的CRAN… 您还可以使用以下catchEmAll从GitHub安装catchEmAll ： devtools :: install_github( " hendersontrent/catchEmAll " ) 动机 对时间数据进行高度比较的时间序列分析方法是数据驱动，领域不可知的一种观点。 该方法在很

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_42132056

  1. darwins:西班牙AI和Darwinex（WIP）的时间序列竞赛-源码

  2. 时间序列比赛 通过SpainAI＆Darwinex

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42119866

  1. firefly:Firefly是一个Web应用程序，旨在为Web开发人员提供功能强大，灵活的时间序列图-源码

  2. 萤火虫 Firefly是一个Web应用程序，旨在为Web开发人员提供功能强大，灵活的时间序列图。 Firefly提供了一个接口，用于从任意数量的服务器端数据存储中读取时间序列数据，并在Web浏览器中生成相应的实时图形。 多个度量可以合并为一个图，并且图在网格中合并在一起以形成仪表板-您可以使用该仪表板来获得服务的高级视图。 当前版本附带一个DataSource，该数据源读取RRD文件-特别是由Ganglia生成的文件。 但是，很容易扩展到其他来源，从内部关系数据库到跨网络API。 特征 折线

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：239616
    • 提供者：weixin_42134234

  1. Group-40-Sweng:股票预测的时间序列分析-源码

  2. Group-40-Sweng:股票预测的时间序列分析

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    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1003520
    • 提供者：weixin_42144707

  1. A_Yen_For_The_Future：日元的时间序列分析-源码

  2. 未来的日元 背景 大公司的财务部门通常在进行国际业务时处理外币交易。 结果，他们一直在寻找可以帮助他们更好地理解各种货币的未来方向和风险的任何东西。 对冲基金也对任何能使他们在预测货币走势方面保持一致优势的东西都非常感兴趣。 在此分析中，我将使用ARMA，ARIMA和GARCH模型测试我的数据，以便预测日元兑美元的未来汇率变动。 时间序列预测 以下内容已用于分析日元的历史数据： 时间序列预测线性回归建模 有待回答的问题 根据您的时间序列分析，您现在会购买日元吗？ 日元的风险会增加还是减少？

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    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42127754

  1. 零售需求TSA：基于基于kaggle的在线零售发票在线数据集的时间序列分析-源码

  2. 零售需求预测 一家英国在线零售商的在线数据集的数据探索和预测。 包含大约12/2009-12/2011期间的发票数据。 数据探索 初始数据分析考虑了每日，每周和每月的销售量，同时还考虑了数据集的VWAP（体积加权平ASP格）。 最后，考虑了基于客户ID，国家/地区和产品类型的潜在影响者。 时间序列分析 每周和每月数据都适合一系列不同的预测模型。 解释12月季节性高峰的SARIMA模型具有最佳拟合和最合乎逻辑的预测：

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    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：weixin_42104947

  1. opentsdb：可扩展的分布式时间序列数据库-源码

  2. opentsdb：可扩展的分布式时间序列数据库

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131633

  1. 时间序列预测-源码

  2. 澳大利亚旅游数据集的时间序列和预测 对于这个项目，我一直在使用几种不同的算法，每种算法都有明确的解释： 数据集探索 数据预处理 时间序列分析 ARIMA的时间序列预测 先知的时间序列预测 LSTM样本外预测 LSTM对未来的一步一步预测 希望你能在学习的同时享受:)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168745

  1. 时间序列--GA-源码

  2. 时间序列--GA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：793600
    • 提供者：weixin_42132352

  1. 时间序列分析-源码

  2. “＃时间序列分析” 对各种数据集进行时间序列数据分析。 本笔记本基于AIEngineering的时间序列教程（ ）编写

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42117032

  1. 时间序列分析-源码

  2. 时间序列分析 ＃执行项目的步骤 克隆存储库 在执行任何程序之前，a）在scr ipts目录中设置SPARK_HOME b）cd脚本->编辑spark-submit.sh 执行spark-submit shell脚本-cd脚本./spark-submit.sh 示例-＃。/ spark-submit.sh /Users/ssood1/Desktop/Personal/Application/TimeSeriesAnalysis/data/input/DAT_XLSX_EURUSD_M1_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42125826

  1. TimeSeries：使用SARIMA和LSTM进行时间序列分析-源码

  2. 时间序列 预测2018年前六个月的建筑钢材价格。 调查了2008年至2017年钢铁的历史价格数据，以确定价格特征。 由于价格显示季节性，因此使用时间序列预测方法SARIMA（使用AutoARIMA软件包）进行了预测。 此外，还对钢筋，玻璃，混凝土和胶合板的价格进行了调查。 除了预测之外，还对价格执行异常检测。 使用PCA和K均值聚类确定异常。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42117340

  1. Unemployment_Time_Series：失业时间序列分析-源码

  2. 失业时间系列 失业的时间序列分析 这是我研究生院统计课程之一的项目。 使用R，我使用ARIMA模型和VaR模型预测了美国的失业率。 对于VaR模型，我使用了美国批准的建筑许可数量作为主要指标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42118701
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