常常会碰到各种各样时间序列预测问题，如商场人流量的预测、商品价格的预测、股价的预测，等等。TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库（以下简称为TFTS），它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统，并提供包括AR、LSTM在内的多个模型。 ...
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2020-05-03 23:08:54
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/88528732 在各种经营分析报告中，我们常常会看到YTD，YOY这样的统计指标，这样的数据计算并不难，尤其是在PowerBI中，因为有时间智能函数的帮助，大大简化了这些计算，从而快速满足定期的报告需求。 下面就给你列出这些常用统计数据的度 ...
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2020-05-03 13:03:32
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一、案例来源与某书籍，数据集样式，采用动态线性回归的方式拟合时间序列模型： 查找gfr与自变量pe、ww2、pill的关系，R代码如下： rm(list = ls()) setwd("D:\\download\\系数\\金融时间序列分析") library(foreign);library(dynl ...
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2020-05-02 14:36:03
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Prometheus提供了其它大量的内置函数，可以对时序数据进行丰富的处理。某些函数有默认的参数，例如：year(v=vector(time())instant-vector)。其中参数v是一个瞬时向量，如果不提供该参数，将使用默认值vector(time())。instant-vector表示参数类型。abs()abs(vinstant-vector)返回输入向量的所有样本的绝对值。absent
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2020-04-27 15:27:23
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内容简介： 《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建 ...
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2020-04-25 12:58:06
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在数学建模中常用的方法： 类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据 拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划） 、机理分析、 排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜 索算法，模拟 ...
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2020-04-24 21:35:33
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Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测 ...
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2020-04-23 19:24:51
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我这个计算得14通道，每个通道截取3000个数据得复杂度，最后将计算得出得数据存储到本地txt文档中 function LZC(data) % 计算一维信号的复杂度 % data时间序列 % lzc:信号的复杂度 data = data(:,1:3000); for i=1:14 MeanData ...
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2020-04-18 13:53:37
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Garch 小声逼逼一句，学长有毒吧~~让我进金融的东东，我懂个锤子:cry: 金融时间序列 金融资产的波动是一个非常重要的概念，它与资产的风险直接相关，因此对资产的波动模式进行建模是量化投资中的一个重要课题。一般来讲，波动建模有以下量化投资方向的应用： 期权定价：波动率是影响期权价值的重要因素； ...
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2020-04-11 13:04:07
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感谢平台分享-http://bjbsair.com/2020-04-10/tech-info/53335.html这实际上是OpenTSDB的方法。OpenTSDB做的是重写数据并将行打包到某些时间段中的列中。但是，这是一般概念的工作原理：例如，以这种方式摄入数据：每个细节事件都有独立的rowkeys，但是会被重写成这样：上述每个事件都转换为存储的列，其相对于开始timerange的时间偏移量(例
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2020-04-11 09:30:59
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