基于pytorch的LSTM时间序列预测的研究（交通流量预测）

随着电力行业的发展，可再生能源的并入以及新能源电动汽车等各种新负荷的加 入， 给电网的安全性和稳定性带来极大挑战。高精度的电力系统中短期负荷预测对电网 资源的科学调度以及电网的高效、安全、稳定运行具有重要意义。因此， 如何准确的预 测电力系统中短期负荷变成了亟待解决的问题。 针对短期时间序列预测， 即对该地区电网未来 10 天间隔 15 分钟的负荷进行预测。 本文利用时间序列预测模型进行分析， 包括但不限于基于统计的 ARIMA 模型， Prophet 模型， 基于集成算法的随机森林算法、XGBoost 模型、梯度提升树模型， 基于神经网络 的 BP 神经网络， 长短期记忆网络等。对于 ARIMA 模型， 分析发现 ARIMA（4 ，0 ，0） 的模型最优。对比分析七大不同算法，发现该数据集 Prophet 模型的预测效果最佳。 针对中期时间序列预测， 即对该地区电网未来 3 个月日负荷的最大值和最小值进行 预测， 对该地区各行业未来 3 个月日负荷最大值和最小值进行预测。同样的， 本文利用 时间序列预测模型进行分析， 结果显示， 对于该数据集的中期时间序列预测， 长短期记 忆网

使用Prophet进行时间序列预测-附件资源

lstm**内容概要**： 本文深入浅出地介绍了如何使用MATLAB结合LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测。文章首先解释了深度学习和LSTM的基本概念，接着详细阐述了在MATLAB环境中建立、训练和测试LSTM模型的步骤。最后，文章探讨了如何利用训练好的模型来预测未来的时间序列数据，如股票价格或天气变化等。 **适用人群**： 这篇文章适合对深度学习和时间序列预测感兴趣但没有深入技术背景的读者。无论是数据科学的学生、对技术感兴趣的企业家，还是任何想要了解现代数据预测技术的人，都能从中获得有价值的信息。 **使用场景及目标**： 使用场景包括但不限于金融市场分析、气象预报、能源消耗预测等领域。目标是让读者了解如何利用MATLAB和LSTM模型来分析时间序列数据，从而做出更准确的预测。 **其他说明**： 文章采用通俗易懂的语言，旨在让即使是没有编程经验的人也能理解深度学习和LSTM的基本原理，并学会如何在MATLAB中应用这些技术。此外，文章还强调了MATLAB在处理复杂计算和数据分析时的便利性和强大功能，为读者提供了一个实用的工具来探索和利用时间序列预测的潜力。

普森 Pson是PHP的Gson！ 一个用于PHP的Json反序列化器和序列化器

Middleton提出的Class-A类脉冲噪声模型，可以用于加在AWGN上

包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括： 多尺度时间编码器和解码器：Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构，可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制：Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制，可以根据序列长度自动调整注意力范围，从而很好地处理长序列。 门控卷积单元：Informer模型采用了一种新的门控卷积单元，可以减少模型中的参数数量和计算量，同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理：Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值，使用了一种新的掩码机制，可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果，包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129

时间序列分析——基于R（第2版）案例数据

这项研究的主要目的是通过统计处理工具评估气候的变化和变化，该工具能够突出显示位于北部（圣路易，巴克尔），中部（达喀尔，塞内加尔南部（Ziguinchor，坦巴昆达）。 此外，通过应用几种测试而不是一项来检查一种行为，统计测试的敏感性也表现出差异。 还比较了在两个不同时期（1970-2010年和1960-2010年）进行的测试结果，显示了统计测试结果对时间序列的依存性。 因此，在1970年至2010年之间，进行了探索性数据分析，以明显的方式给出了降雨行为的第一个想法。 然后，计算统计特征，例如均值，方差，标准差，变异系数，偏度和峰度。 随后，将统计检验应用于所有保留的时间序列。 Kendall和Spearman等级相关性检验可以验证年度降雨观测是否独立。 休伯特的分割程序，Pettitt，Lee Heghinian和Buishand测试可以检查降雨的均匀性。 趋势是通过首先使用年度和季节性Mann-Kendall趋势检验进行的，并且在显着情况下，趋势强度通过Sen的斜率估计器检验计算。 所有统计检验均在1960-2010年期间应用。 解释性分析数据表明，北部和中部地区的记录呈上升趋势，而

基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。