time serious prediction
时间: 2023-11-15 07:48:57 浏览: 55
时间序列预测是一种研究时态数据行为并预测未来值的技术,广泛应用于多个领域,如空气质量预测、电力负荷预测、医疗监测和入侵检测。一种处理多元时间序列预测问题的方法是使用时态注意编码器-解码器模型。该模型是一种端到端的深度学习结构,结合了传统的编码上下文向量和时间注意向量,用于联合学习时间表示。该模型基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)层,并使用时间注意机制作为编码器网络,能够自适应地学习多元时间数据的长期依赖性和隐藏的相关特征。在多个典型的多变量时间序列数据集上进行的实验结果表明,与基线方法相比,该模型具有最佳的预测性能。
使用传统的时间序列预测方法还存在以下两个挑战。首先,许多经典方法主要解决单步预测问题,即在下一个时间步预测出的值。这在基于时间序列建模的实际监测预警应用中存在限制。其次,多步骤预测(预测未来多个时间步的值)比单步预测更复杂,需要考虑更多条件。多变量时间序列数据中的变量之间存在相关性,并且通常需要对所有相关变量进行建模,而不仅仅是对单个变量进行建模,以获得更好的理解。
相关问题
softmax prediction
根据提供的引用内容,softmax prediction的实现方法如下所示:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
# 构造输入数据
__prediction = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6]).reshape(3, 3)
_prediction = torch.tensor(__prediction, dtype=torch.float32)
# 对prediction做softmax
prediction = F.softmax(input=_prediction, dim=1)
# 输出结果
print(prediction)
```
输出结果为:
```
tensor([[0.0900, 0.2447, 0.6653],
[0.0159, 0.0429, 0.9412],
[0.0159, 0.0429, 0.9412]])
```
其中,`F.softmax()`函数对输入的`_prediction`进行softmax操作,`dim=1`表示对每一行进行softmax操作。最终输出的`prediction`是一个3行3列的张量,每一行的元素和为1,表示对应的预测概率。
pred_1111 <- ugarchforecast(fit_1111,data = pep3, n.ahead = 20) > par(mfcol = c(2,1)) > plot(pred_1111) Make a plot selection (or 0 to exit): 1: Time Series Prediction (unconditional) 2: Time Series Prediction (rolling) 3: Sigma Prediction (unconditional) 4: Sigma Prediction (rolling)计算的分别是什么
这段代码使用了 `ugarchforecast()` 函数,它可以用来进行 GARCH 模型的预测。其中,`fit_1111` 是已经拟合好的 GARCH 模型,`pep3` 是用来做预测的数据。
`n.ahead` 参数表示预测未来的时间步长,这里设置为 20。函数返回一个预测对象 `pred_1111`。
接下来,代码使用了 `plot()` 函数来绘制预测结果的图形。根据用户的选择,可以绘制四种不同类型的图形:
1. `Time Series Prediction (unconditional)`:表示未来时间步长内的条件均值预测值和置信区间。
2. `Time Series Prediction (rolling)`:表示使用滚动窗口的方法进行的条件均值预测值和置信区间。
3. `Sigma Prediction (unconditional)`:表示未来时间步长内的条件方差预测值和置信区间。
4. `Sigma Prediction (rolling)`:表示使用滚动窗口的方法进行的条件方差预测值和置信区间。
用户需要根据需要选择相应的图形进行绘制。