time-series

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    LSTM-Keras是否考慮了時間序列之間的依賴關係？

    我： 多個時間序列作爲輸出輸入 預測時間序列點 如何能夠確保該模型通過使用輸入的所有時間序列之間的相關預測數據？ 編輯1 我的當前模型： model = Sequential() model.add(keras.layers.LSTM(hidden_nodes, input_dim=num_features, input_length=window, consume_less="mem"))
    python time-series keras lstm 2017-08-29

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    將時間序列分組

    我試圖將從this鏈接獲得的時間序列數據進行分段處理。我嘗試以下： 1）中使用的diff 3倍 2）嘗試對數據的sqrt變換。 當我分解差異數據時，仍然會發現趨勢和季節性組件。 我使用Python，這是我使用差分 diff1 = series.diff()
    python time-series 2017-08-29

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    卡桑德拉時間序列數據：如何確定分區的大小？

    我正在嘗試使用Cassandra來存儲來自某些傳感器的數據。 我讀了很多關於Cassandra的時間序列數據模型的文章。我從Getting Started with Time Series Data Modeling開始，「時間序列模式2」看起來是最好的方式。 因此，我創建一個密鑰空間爲2的複製因子和表這樣 CREATE TABLE sensors_radio.draw ( dvid uuid,
    cassandra time-series 2017-08-30

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    R：週末或銀行假期的填充日期

    假設以下數據集。我會在所有工作日收到價格。但是，對於沒有觀察到的日期，我也缺少行。我怎樣才能添加等於每一天和日期到目前爲止的行？我需要這樣做的原因是，我需要按周來平均，並有可變的時間窗口呈現這是不可能的。 這裏是我的代碼： library(quantmod) from="2012-09-01" sym = c("BARC") prices = Map(function(n) {
    r time time-series xts 2017-08-30

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    將事件開始和結束轉換爲R中的狀態向量

    我期待將事件開始和結束日期的列表轉換爲狀態向量，其中開始和結束之間的任何一天是1，而外部是0（例如2,4 - > c（0,1,1,1,0,0）） 每個主題（由id鍵入）可能有多個開始和結束日期，在不同的行中需要組合。 我有一個很大程度上依賴lapply的解決方案（如果需要，我可以訪問超級計算機，因此可以將它們切換到mclapply），但寧願事情得到儘可能矢量化，因爲輸入數據可能是潛在的大（〜250
    r data.table time-series reduce 2017-08-30

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    使用R將數據幀轉換爲時間序列

    我有以下格式的csv。 Date Sales 1/3/2005 800 1/4/2005 9000 1/5/2005 1300 1/6/2005 400 1/7/2005 100 1/8/2005 190 我試圖進入它採用時間序列格式： ts(dataframe) 但它給人一種怪異的輸出。任何幫助或指導表示讚賞。
    r time time-series series 2017-08-31

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    格式as.Date每月合併表

    我有以下數據，即原來透視表CAST（...）的： df1 date x y 2012-04-28 ... ... 2012-06-29 ... ... 2012-08-31 ... ... 2012-09-30 ... ... df2 date x y 2012-04-20 ... ... 2012-06-30 ... ... 2012-08-30 ... ...
    r time merge time-series 2017-09-01

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    對於Keras LSTM，通過滯後特徵與特徵時間差有什麼區別？

    我正在熟悉LSTM，我需要澄清一些事情。我使用t-300建模時間序列：t-1來預測t：t + 60。我的第一個方法是建立一個這樣的LSTM： # fake dataset to put words into code: X = [[1,2...299,300],[2,3,...300,301],...] y = [[301,302...359,360],[302,303...360,361],
    python machine-learning time-series keras lstm 2017-09-01

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    AttributeError：模塊'tensorflow.python.pywrap_tensorflow'沒有任何屬性'TFE_Py_RegisterExceptionClass'

    我試圖從tensorflow timeseries contrib運行一個示例代碼，但我得到這個錯誤。 AttributeError: module 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow' has no attribute 'TFE_Py_RegisterExceptionClass' 我正在使用Anaconda。當前的環境是Python 3.5和tenso
    python machine-learning tensorflow time-series rnn 2017-09-02

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    如何讓DTW跑得更快？

    我有一個包含4500個長度爲1800的向量的矩陣，爲此我需要計算矩陣中每兩個向量之間的DTW（動態時間翹曲）距離。 我已經使用一個嵌套循環填滿一個4500x4500矩陣（其看起來像一個三角形）的一半： matr = zeros(4500,4500); %initializing empty matrix to fill dtw distance for i=1:4500 x = new
    matlab time-series signal-processing vectorization dtw 2017-09-02
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