原时间序列数据长度为240000 每次取1000的数据 使用25%的重叠率 可以取出多少组数据
时间: 2024-04-11 18:32:06 浏览: 33
根据给定的条件,我们可以计算出可以取出多少组数据。
原时间序列数据长度为240,000,每次取1,000的数据,重叠率为25%。
首先,计算每次滑动的步长。由于重叠率为25%,即每次滑动窗口的距离为窗口大小的25%,所以步长为1,000 * 0.25 = 250。
然后,计算总共可以滑动的次数。原时间序列数据长度除以步长,即240,000 / 250 = 960。
最后,得到总共可以取出的组数。由于每次取1,000的数据,所以总共可以取出的组数为960。
因此,根据给定条件,可以取出960组数据。
相关问题
一个长度为1000,特征数为100的时间序列数据,卷积核的大小是多少
卷积核的大小取决于具体的模型设计和任务需求。一般来说,在处理时间序列数据时,卷积核的大小应该与时间序列的特征长度相同或者稍微小一些。如果卷积核的大小超过了时间序列的长度,那么在进行卷积操作时就会出现信息丢失的情况。因此,在这种情况下,可以使用更小的卷积核,或者使用池化层来减小特征的维度。对于给定的长度为1000,特征数为100的时间序列数据,卷积核的大小通常可以选择在[3, 5, 7, 9, 11]中的一个。同时,需要根据具体的任务需求和模型设计来确定卷积核的大小,以达到最好的效果。
一个长度为1000,特征数为100的时间序列数据,tcn卷积核的大小是多少
对于给定的长度为1000,特征数为100的时间序列数据,TCN (Temporal Convolutional Network) 中卷积核的大小通常可以选择在[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]中的一个。在 TCN 中,卷积核的大小需要根据模型设计和任务需求来确定。一般来说,卷积核的大小应该与时间序列的特征长度相同或者稍微小一些,因此在这种情况下,可以选择卷积核大小为10左右的值。同时,需要注意的是,在 TCN 中,卷积核的大小通常是指在时间维度上的大小,而不是在特征维度上的大小。
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