神经网络中的时间序列提前预测(N Point Ahead Prediction)大规模迭代训练
(N=90) 使用神经网络的前点预测: 我试图预测提前 3 分钟，即提前 180 分.因为我将时间序列数据压缩为每 2 个点的平均值为 1，所以我必须预测 (N=90) 超前预测. 我的时间序列数据以秒为单位.数值在 30-90 之间.它们通常从 30 移动到 90 和 90 到 30，如下例所示. 我的数据可能来自:https://www.dropbox.com/s/uq4ui
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AI人工智能
如何使用 hmmlearn 在 Python 中运行隐藏的马尔可夫模型?
我尝试使用 hmmlearn from GitHub 来运行二进制隐藏马尔可夫模型.这不起作用: 将 hmmlearn.hmm 导入为 hmmtransmat = np.array([[0.7, 0.3],[0.3, 0.7]])emitmat = np.array([[0.9, 0.1],[0.2, 0.8]])obs = np.array([0, 0, 1, 0, 0])startprob
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使用 RNN 进行非线性多元时间序列响应预测
考虑到内部和外部气候，我正在尝试预测墙壁的湿热响应.根据文献研究，我认为 RNN 应该可以做到这一点，但我无法获得良好的准确性. 数据集有 12 个输入特征(外部和内部气候数据的时间序列)和 10 个输出特征(湿热响应的时间序列)，均包含 10 年的每小时值.该数据是使用湿热模拟软件创建的，没有丢失数据. 数据集特征: 数据集目标: 与大多数时间序列预测问题不同，我想预测每
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股票预测:GRU 模型预测相同的给定值而不是未来的股票价格
我只是从 kaggle post 测试这个模型 这个模型假设从给定的最后一组股票预测提前 1 天.如您所见，在调整了几个参数后，我得到了令人惊讶的好结果.均方误差为 5.193.所以总体而言，它看起来很擅长预测未来的股票，对吧?好吧，当我仔细查看结果时，结果很糟糕. 如您所见，此模型正在预测给定股票的最后价值，即我们当前的最后一只股票. 所以我确实将预测调整到了退一步..所以现在您可以清楚
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PCA:princomp() 是如何工作的，我可以使用它为 ARIMA 获取变量吗?
我正在尝试使用 PCA 来选择好的预测器，以便在 arima 模型的 xreg 参数中使用，以尝试预测 tVar 下面的变量.我只是使用下面的简化数据集和几个变量来简化示例. 我试图了解 princomp 中的公式参数是如何工作的.对于下面的 pc 对象，是不是说“使用 xVar1 和 xVar2 来解释 na.omit(dfData[,c("tVar","xVar1","xVar2")])
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如何对时间序列数据执行 K-means 聚类?
如何对时间序列数据进行 K 均值聚类?我理解当输入数据是一组点时这是如何工作的，但我不知道如何用 1XM 对时间序列进行聚类，其中 M 是数据长度.特别是，我不确定如何更新时间序列数据的集群平均值. 我有一组带标签的时间序列，我想使用 K-means 算法来检查我是否会得到类似的标签.我的 X 矩阵将是 N X M，其中 N 是时间序列的数量，M 是上面提到的数据长度. 有人知道怎么做
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是否可以使用 FB Prophet 进行多元多步预测?
我正在研究一个多变量(100 多个变量)多步(t1 到 t30)预测问题，其中时间序列频率为每 1 分钟一次.该问题需要预测 100 多个变量之一作为目标.我很想知道是否可以使用 FB Prophet 的 Python API 来做到这一点.我能够以单变量方式仅使用目标变量和日期时间变量来完成它.任何帮助和方向表示赞赏.请让我知道是否需要对此问题进行进一步的输入或澄清. 解决方案 您可以使
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如何预测 scikit-learn 中的时间序列?
Scikit-learn 使用了一种非常方便的方法，基于 fit 和 predict 方法.我有适合 fit 和 predict 格式的时间序列数据. 例如我有以下 Xs: [[1.0, 2.3, 4.5], [6.7, 2.7, 1.2], ..., [3.2, 4.7, 1.1]] 以及对应的ys: [[1.0], [2.3], ..., [7.7]] 这些数据具有以下含义.ys
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分解趋势、季节和剩余时间序列元素
我有一个带有几个时间序列的 DataFrame: divida movav12 var varmovav12日期2004-01 0 NaN NaN NaN2004-02 0 NaN NaN NaN2004-03 0 NaN NaN NaN2004-04 34 NaN inf NaN2004-05 30 南 -0.117647 南2004-06 44 南 0.466667 南2004-07 35
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Keras LSTM 预测的时间序列被挤压和移位
我正在尝试在假期中获得一些使用 Keras 的经验，我想我会从教科书的股票数据时间序列预测示例开始.所以我要做的是给定过去 48 小时的平均价格变化(自上一个以来的百分比)，预测未来一小时的平均价格变化是多少. 但是，在针对测试集(甚至是训练集)进行验证时，预测序列的幅度相差甚远，有时会转移为始终为正或始终为负，即偏离 0% 的变化，我认为这对于这种事情是正确的. 我想出了以下最小示例
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时间序列分析 - 不均匀间隔测量 - pandas + statsmodels
我有两个 numpy 数组 light_points 和 time_points，想对这些数据使用一些时间序列分析方法. 然后我尝试了这个: import statsmodels.api as sm将熊猫导入为 pdtdf = pd.DataFrame({'time':time_points[:]})rdf = pd.DataFrame({'light':light_points[:]})
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Anaconda 中的 FancyImpute 安装
我试图在我的 Windows 系统上安装 fancyimpute 库.我在 Anaconda Navigator 上使用 Spyder.我以管理员身份在命令提示符下尝试了以下操作，但它仍然显示 ModuleNotFoundError: 没有名为“fancyimpute"的模块conda install -c https://conda.binstar.org/eswears cvxopt点安装
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尽管安装了 tensorflow-gpu，但 GPU 不用于计算
我的电脑安装了以下软件:Anaconda (3)、TensorFlow (GPU) 和 Keras.有两个 Anaconda 虚拟环境 - 一个使用 TensorFlow 用于 Python 2.7，一个用于 3.5，两个 GPU 版本，安装到 TF 指令.(我之前在一个单独的环境中安装了一个 CPU 版本的 TensorFlow，但我已经删除了它.) 当我运行以下命令时: source
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如何在 VirtualBox Ubuntu 操作系统上安装 tensorflow GPU 版本.主机操作系统是windows 10
我想使用 Anaconda (python 3.6) 设置深度学习环境.我的系统有 nvidia get force 1060 并安装了 windows.现在我想在 VB 中安装 Ubuntu 操作系统.我可以在基于 VB 的 Ubuntu 操作系统中安装 Cuda 和 CuDNN 库吗?有哪位能帮帮我? 解决方案 你不能在virtual box上使用你的GPU.因为虚拟盒子不能通过宿主G
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AttributeError:模块“tensorflow.python.training.checkpointable"没有属性“CheckpointableBase"
我一直在学习人工智能以及如何使用 Python 进行编码.我正在做一个项目，我决定更新一些 Python 包，这些包并不是新的工作，然后发生了一些事情，我无法编译我的代码.我删除了 Anaconda3 并重新设置但没有用.我一直看到我写的这个问题作为一个主题.如果有人帮助我，我会很高兴得到一些帮助. >>>将张量流导入为 tf文件“C:\Users\AliGalip\Anaconda3Yeni\
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'From/import' 不是内部或外部命令、可运行程序或批处理文件
我在从 scikit-learn 导入机器学习算法时遇到问题.我已经安装了它，但是每当我输入例如“from sklearn.naive_bayes import GaussianNB"时，它都会显示“'from' 未被识别为内部或外部命令、可运行程序或批处理文件.我在 Windows 10 上使用 Anaconda.是否存在兼容性问题?我错过了什么吗?Idk 我对 Python 还是很陌生，所以我
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在 iOS 中检查图像中是否存在子图像
我有 2 张图片，分别是 smallImage 和 largeImage.现在，我想检查smallerImage 是否是largerImage 的一部分(或子图像).我不知道如何检查.我想在 iOS 中完成这一切.在搜索之后，我发现使用 openCV 库是用于此类东西的最佳库.但我不知道如何使用 openCV 库来执行我的任务. 总之，我想知道， 1) 在大图中查找/检查子图像有哪些不
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Google Cloud Vision TEXT_DETECTION 仅适用于数字
有什么方法可以限制谷歌云视觉，尤其是 TEXT_DETECTION 类型只能识别数字?我认为这将大大改善我的结果. 我在互联网上根本找不到任何结果或提示.任何帮助表示赞赏. 解决方案 目前我们无法单独使用数字进行约束.您是否尝试过使用粒度 polybox 更新的响应流，看看这是否仍然是一个问题?
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OpenCV中的Haar级联分类器数据:
我找不到有关在 OpenCV 中用于训练 Haar 分类器的数据的任何信息.我想知道这些分类器的生成方式、数量和方式(手动或通过程序). 您可以在 ..OpenCV2.3.1\opencv\data\haarcascades.. 目录中找到这些分类器的 xml 文件.谢谢 解决方案 这篇研究论文包含了答案 检测级联的经验分析快速对象的增强分类器Rainer Lienhart 博
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opencv库中houghcircle函数中的dp参数究竟是如何工作的?
我试图理解 .houghcircles() 函数，但我不完全理解 dp 影响结果. 查找 http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=houghcircles#houghcircles，它说: dp – 累加器分辨率与图像的反比 例如， 如果 dp=1 ，则累加器具有相同的分
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