什么是时间序列 有哪些分类
时间: 2023-06-04 09:04:54 浏览: 54
时间序列是指按时间先后顺序排列的一组数据,通常是一定时间间隔内发生事物的数值记录,如股票价格、气象数据等等。根据不同的数据类型以及分析目的,时间序列可以分为很多不同的分类,比如基于数据类型可分为数值型时间序列和离散型时间序列;基于模型类型可分为线性模型、非线性模型、周期模型等等。
相关问题
时间序列分析有哪些方法
本文引用的两篇文章中提到了以下时间序列分析方法:
1. 水文时间序列趋势分析方法:介绍了4种分析检验水文时间序列变化趋势的方法。
2. 时间序列规则法:将时间作为特征,将分类变量转化为哑变量,可用于预测。
3. 传统时序建模方法:如ARIMA/ARMA模型,可用于建立时间序列模型。
4. 时间序列分解法:将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分,可用于分析时间序列的变化趋势。
5. 特征工程:对时间序列进行处理,如时间戳处理、提取time-step features和lag features等,***势和季节性。
7. 深度学习方法:如attention/CNN-DNN/RNN等,可用于建立时间序列模型。
8. 时间序列转为图像+CNN:将时间序列转化为图像,再使用CNN进行分类或预测。
基于深度学习的时间序列分类算法有哪些
基于深度学习的时间序列分类算法有以下几种:
1. 卷积神经网络(CNN):CNN可以通过卷积层和池化层提取时间序列的特征,然后通过全连接层进行分类。
2. 循环神经网络(RNN):RNN可以通过隐含层的循环结构来处理时间序列数据,可以捕捉到时间序列的长期依赖性。
3. 长短期记忆网络(LSTM):LSTM是一种特殊的RNN,可以通过门控机制来控制信息的输入和输出,从而解决了RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。
4. 双向循环神经网络(BRNN):BRNN将输入序列从前向后和从后向前分别输入两个RNN,然后将两个RNN的输出结合起来进行分类,可以捕捉到时间序列的双向依赖性。
5. 注意力机制(Attention):Attention可以根据输入序列的不同部分给予不同的“注意力”,从而更好地处理时间序列数据。
6. 卷积神经网络和循环神经网络的结合(CNN-RNN):CNN-RNN将CNN和RNN结合起来,可以同时利用CNN的特征提取能力和RNN的记忆能力。
7. 网络中的时间卷积(TCN):TCN使用了一种类似于卷积的操作来处理时间序列数据,可以捕捉到时间序列的局部依赖性和全局依赖性。
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