Perguntas com a marcação «time-series»

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Melhores idiomas para computação científica [fechado]

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria...

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Tentando usar o TensorFlow para prever dados financeiros de séries temporais

Sou novo no ML e no TensorFlow (comecei há algumas horas atrás) e estou tentando usá-lo para prever os próximos pontos de dados em uma série temporal. Estou pegando minha opinião e fazendo isso com ela: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7...

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Relação entre convolução em matemática e CNN

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica

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Como os codificadores automáticos podem ser usados para clustering?

Suponha que eu tenha um conjunto de sinais no domínio do tempo com absolutamente nenhum rótulo . Eu quero agrupá-los em 2 ou 3 classes. Autoencoders são redes não supervisionadas que aprendem a comprimir as entradas. Portanto, dada uma entrada , ponderações e , desvios e e saída , podemos encontrar...

neural-network clustering time-series unsupervised-learning autoencoder

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Como treinar o modelo para prever eventos 30 minutos antes, a partir de séries temporais multidimensionais

Especialistas da minha área são capazes de prever a probabilidade de um evento (pico binário em amarelo) 30 minutos antes da ocorrência . A frequência aqui é de 1 segundo; essa visão representa algumas horas de dados; circulei em preto onde deveria estar o padrão "malicioso" . Existem interações...

machine-learning python predictive-modeling time-series scikit-learn

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O aprendizado por reforço pode ser aplicado à previsão de séries temporais?

time-series reinforcement-learning forecasting

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Classificar séries temporais multivariadas

Eu tenho um conjunto de dados composto por séries temporais (8 pontos) com cerca de 40 dimensões (portanto, cada série temporal é 8 por 40). A saída correspondente (os possíveis resultados para as categorias) é igual a 0 ou 1. Qual seria a melhor abordagem para projetar um classificador para...

classification time-series pca

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Usando dados de séries temporais de um sensor para ML

Eu tenho os seguintes dados para um pequeno projeto paralelo. É de um acelerômetro sentado em cima de uma lavadora / secadora e eu gostaria que ele me dissesse quando a máquina terminasse. x são os dados de entrada (movimento x / y / z como um valor), y é o rótulo ativado / desativado Como os...

machine-learning time-series feature-engineering

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As séries temporais estão em vários passos à frente, prevendo um problema de sequência a sequência?

Estou usando o pacote keras para treinar um LSTM para uma série temporal univariada do tipo numérico (float). Realizar uma previsão de um passo à frente é trivial, mas não sei como executar uma previsão, digamos, de 10 passos à frente. Duas questões: 1) Li sobre NNs de sequência para sequência,...

time-series keras

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como comparar diferentes conjuntos de dados de séries temporais

Eu estou tentando fazer alguma detecção de anomalia entre séries temporais # usando Python e sklearn (mas outras sugestões de pacotes são definitivamente bem-vindas!). Eu tenho um conjunto de 10 séries temporais; cada série temporal consiste em dados coletados do valor de torque de um pneu (total...

python clustering time-series anomaly-detection

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LSTM: Como lidar com a não-estacionariedade ao prever uma série temporal

Quero fazer previsões um passo à frente para séries temporais com LSTM. Para entender o algoritmo, criei um exemplo de brinquedo: um processo autocorrelacionado simples. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1] + (1-p) *...

python keras time-series lstm

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Qual é o melhor método para classificação de dados de séries temporais? Devo usar LSTM ou um método diferente?

Estou tentando classificar os dados brutos do acelerômetro x, y, z em seu rótulo correspondente. Qual é a melhor arquitetura para obter melhores resultados? Ou alguém tem alguma sugestão sobre arquiteturas LSTM construídas em keras com nós de entrada e

classification keras time-series lstm multiclass-classification

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Aumento linear de dados com redefinição manual

Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais que aumenta linearmente de um sensor, com valores variando entre 50 e 150. Eu implementei um algoritmo de regressão linear simples para ajustar uma linha de regressão a esses dados, e estou prevendo a data em que a série chegaria 120 Tudo funciona...

machine-learning statistics time-series

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Gere previsões ortogonais (não correlacionadas) para uma determinada variável

Eu tenho uma Xmatriz, uma yvariável e outra variável ORTHO_VAR. Preciso prever a yvariável usando X, no entanto, as previsões desse modelo precisam ser ortogonais e, ao ORTHO_VARmesmo tempo, estar o mais correlacionadas ypossível. Eu preferiria que as previsões fossem geradas com um método não...

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A distorção dinâmica do tempo está desatualizada?

Em http://www.speech.zone/exercises/dtw-in-python/ , diz Embora não seja mais realmente usado, o Dynamic Time Warping (DTW) é uma boa introdução ao conceito-chave da Programação Dinâmica. Estou usando o DTW para processamento de sinal e fico um pouco surpreso: o que é usado no...

time-series

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Saída múltipla para previsão de vários passos à frente usando LSTM com keras

Eu sou novo no aprendizado profundo e LSTM (com keras). Estou tentando resolver uma previsão de séries temporais com vários passos à frente. Eu tenho três séries temporais: A, B e C e quero prever os valores de C. Estou treinando um LSTM alimentando 3 passos para trás nos pontos de dados para...

python time-series keras lstm

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Previsão de dados de séries temporais esparsas não negativas

Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais (frequência diária) representando as vendas de um produto a um cliente ao longo do tempo. As vendas são representadas da seguinte forma: [ 0 , 0 , 0 , 0 , 24 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 4 , 0 , 0 , 0 , 0 , 17 , 0 , 0 , 0 , 0 , 9 , 0 , . . . ][0...

time-series forecast

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qual topologia de rede neural aprender correlações entre séries temporais?

Tenho duas (ou mais, em princípio) séries temporais 1xN e gostaria de treinar um NN para prever o próximo valor de ambos. Posso organizá-los como uma matriz 2xN e alimentar uma janela dessa matriz como entrada para o NN, mas não sei como estruturar o próprio NN. Eu fiz um NN com convoluções que...

machine-learning neural-network time-series correlation

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Encontrar imprevisibilidade ou incerteza em uma série temporal

Estou interessado em encontrar uma estatística que rastreie a imprevisibilidade de uma série temporal. Por uma questão de simplicidade, suponha que cada valor na série temporal seja 1 ou 0. Portanto, por exemplo, as duas séries temporais a seguir são totalmente previsíveis TS1: 1 1 1 1 1 1 1 1 1...

time-series

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Previsão de câmbio com rede neural - atraso na previsão

Eu tenho uma pergunta sobre o uso da rede neural. Atualmente, estou trabalhando com R ( pacote neuralnet ) e estou enfrentando o seguinte problema. Meu conjunto de testes e validação está sempre atrasado em relação aos dados históricos. Existe uma maneira de corrigir o resultado? Talvez algo esteja...

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