time series net

A time series net is a type of neural network that is specifically designed for time series forecasting. It is a type of recurrent neural network that takes in a sequence of historical data and predicts future values based on patterns in the data. Time series nets can be trained using a variety of techniques, including backpropagation through time (BPTT) and long short-term memory (LSTM). They are commonly used in fields such as finance, economics, and weather forecasting.

相关问题

golang timeseries resample

在Golang中，你可以使用第三方包来对时间序列进行重新采样。其中最受欢迎的是gonum/plot/plotter和go-graphite/carbonapi。

使用gonum/plot/plotter包，你可以通过将数据点添加到plotter.XYs中，然后使用plotter.Downsample操作来对其进行重新采样。这个操作会根据给定的时间间隔，从原始数据中选择平均值、最大值或最小值。

示例代码如下：

import (
    "fmt"
    "math/rand"

    "gonum.org/v1/plot"
    "gonum.org/v1/plot/plotter"
)

func main() {
    // 生成随机数据点
    n := 1000
    pts := make(plotter.XYs, n)
    for i := range pts {
        pts[i].X = float64(i)
        pts[i].Y = rand.NormFloat64()
    }

    // 创建一个新的绘图和数据集
    p, err := plot.New()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    line, err := plotter.NewLine(pts)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    p.Add(line)

    // 对数据进行重新采样
    downsampled, err := plotter.Downsample(pts, 10, plotter.Avgs)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    downsampledLine, err := plotter.NewLine(downsampled)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    downsampledLine.Color = color.RGBA{G: 255, A: 255}
    p.Add(downsampledLine)

    // 保存图像
    if err := p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "resampled.png"); err != nil {
        panic(err)
    }
}

另一个流行的选项是go-graphite/carbonapi包，它提供了一个RESTful API，可以让你通过HTTP请求对时间序列进行查询和重新采样。它是为Graphite设计的，但也支持InfluxDB和OpenTSDB。

示例代码如下：

import (
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    // 发送HTTP请求以获取重新采样的时间序列
    resp, err := http.Get("http://localhost:8080/render?format=json&target=resample(sum(carbon.agents.*.metricsReceived),%20%271min%27)%20")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    // 处理响应
    // ...
}

这个请求将返回一个JSON响应，其中包含重新采样的时间序列数据。你可以将其解析为结构体，然后在你的应用程序中使用。

java实现人工神经网络LSTM模型进行时间序列预测代码怎么写

以下是一个使用Java实现LSTM模型进行时间序列预测的简单代码示例：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.nn.api.Layer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.LSTM;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.RnnOutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class LSTMTimeSeriesPrediction {

    public static void main(String[] args) {
        // 准备数据
        int timeSteps = 10; // 时间步数
        int inputSize = 1; // 输入大小
        int hiddenSize = 20; // 隐藏层大小
        int outputSize = 1; // 输出大小
        int epochs = 100; // 迭代次数

        // 创建训练数据集
        List<Double> timeSeries = generateTimeSeries(); // 生成时间序列数据
        List<DataSet> dataSets = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < timeSeries.size() - timeSteps - 1; i++) {
            double[] input = new double[timeSteps];
            double[] label = new double[outputSize];
            for (int j = 0; j < timeSteps; j++) {
                input[j] = timeSeries.get(i + j);
            }
            label[0] = timeSeries.get(i + timeSteps);
            dataSets.add(new DataSet(Nd4j.create(input), Nd4j.create(label)));
        }
        DataSetIterator iterator = new ListDataSetIterator<>(dataSets, 1);

        // 构建模型
        NeuralNetConfiguration.Builder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder();
        builder.seed(123);
        builder.weightInit(WeightInit.XAVIER);
        builder.updater(new org.nd4j.linalg.learning.config.Adam(0.001));
        builder.list()
                .layer(new LSTM.Builder().nIn(inputSize).nOut(hiddenSize)
                        .activation(Activation.TANH).build())
                .layer(new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
                        .activation(Activation.IDENTITY).nIn(hiddenSize).nOut(outputSize).build());
        MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(builder.build());
        net.init();

        // 训练模型
        for (int i = 0; i < epochs; i++) {
            iterator.reset();
            net.fit(iterator);
        }

        // 使用模型进行预测
        double[] input = new double[timeSteps];
        for (int i = 0; i < timeSteps; i++) {
            input[i] = timeSeries.get(timeSeries.size() - timeSteps + i);
        }
        double[] output = net.rnnTimeStep(Nd4j.create(input)).getDouble(0);

        System.out.println("预测结果：");
        for (double value : output) {
            System.out.println(value);
        }
    }

    // 生成时间序列数据（示例）
    private static List<Double> generateTimeSeries() {
        List<Double> timeSeries = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            timeSeries.add(Math.sin(i * 0.1));
        }
        return timeSeries;
    }
}

请注意，此代码使用了 deeplearning4j 库来构建和训练LSTM模型，因此您需要将deeplearning4j库添加到您的项目依赖中。此代码仅作为示例，实际情况中您可能需要根据具体需求进行调整和扩展。