Kaggle多元时间序列特征工程实战指南与案例分析

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需积分: 0 0 下载量 145 浏览量 更新于2024-08-03 收藏 952KB PDF 举报
多元时间序列特征工程总结是一份针对Kaggle竞赛的教程，专注于多变量时间序列数据的处理和分析。这份文档涵盖了自回归建模方法，即通过利用历史数据中的各变量值来预测未来的趋势，这对于预测海洋状况这类应用非常实用，如海水温度、波浪高度和流速等。自回归模型假设过去的数据包含了对未来足够的信息，但可能需要进行更深入的特征工程来提取额外的信息，如滚动汇总统计。 特征工程是数据科学项目中的关键环节，因为它直接影响模型的性能。对于多变量时间序列，自动化特征工程显得尤为重要，因为这可以大大节省时间。作者提供了一个实例，展示了如何使用Python库pandas来预处理数据，包括读取CSV文件（跳过表头，将时间列转换为datetime类型，设置时间作为索引），以及对数据进行频率重采样以达到每小时平均值。此外，还对变量名进行了简化。 基线模型的构建通常是从简单起始，比如使用原始的历史数据作为输入，然后逐渐引入更复杂的特征，如移动平均、滞后变量或者统计量（如极值、波动率等）。在多元时间序列中，可能还会考虑各变量之间的相关性，通过交叉特征或者滞后组合来增强模型的表达能力。 这份文档不仅提供了理论背景，还提供了实际操作的代码示例，帮助参赛者在Kaggle竞赛中优化多元时间序列特征，提升模型的预测精度。读者可以借此了解如何在实际项目中有效处理多变量时间序列数据，以便在竞争激烈的AI和机器学习挑战中取得优势。

CUMCM-2023-E.pdf

2023-10-11 上传
全国大学生数学建模竞赛是一项旨在提升学生数学应用能力的比赛，2023年的E题聚焦于黄河水沙监测数据分析。本题目的核心是利用数学模型解决黄河水沙通量的相关问题，涉及数据处理、趋势预测、成本效益分析及环境影响...

时间序列的理论与方法

255 浏览量
在平稳时间序列中，ARMA模型能够提供一种描述时间序列数据特征的数学表达，并被广泛应用于预测未来值和识别数据中的周期性。 书中还详细讲解了平稳过程的渐近理论，包括均值和自协方差函数的估计，以及ARMA模型的...

时间序列分析的工程应用_2007(下册)

2009-06-22 上传
第四部分是时序分析工程应用的进一步扩展内容，包括多元时序的ARMAV模型，非平稳时序的各种模型，非线性时序模型中的门限自回归模型和双线性模型，非高斯时序的各种模型，时间序列的状态模型以及这些模型的工程应用...

``` .. .-.. --- ...- . -.-- --- ..-```解码

2024-06-25 上传
"SOS" 是国际通用的求救信号，三个点-...-...-...或三个短划-.-.-表示紧急求助。摩尔斯电码是一种早期的通信方式，通过长短音节组合代表字母和数字。如果你对摩尔斯电码感兴趣，我可以进一步解释它的规则或者帮助你...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
1. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 适用于平稳时间序列数据的预测，结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 的模型。 2. SARIMA (Seasonal ARIMA): 在ARIMA模型基础上添加了对季节性因素的建模，...

如下：请根据这些数据，按照以下步骤进行灰色马尔科夫链模型和加权灰色马尔科夫链模型的分析，用详细代码给出分析过程，代码一定要正确！并尽可能给出相应的图形展示： 1. 对数据进行预处理，以便于后续的模型分析和预测。 2. 对数据进行灰色马尔科夫链建模，得到预测值，计算模型参数。 3. 对模型预测的结果进行检验 ，包括残差检查 、关联度检验和后验差检验。 4. 划分系统状态，检验所得序列是否具有马氏性。 5. 计算灰色马尔可夫链理论下的状态转移概率矩阵。 6. 对灰色马尔科夫链模型进行预测，得到未来的状态概率分布和预测值。 8. 用加权灰色马尔科夫链模型进行建模，包括对权重的选择和调整。 9. 计算加权灰色马尔可夫链理论下的状态转移概率矩阵，对加权灰色马尔科夫链模型进行预测，得到未来的预测值。 8. 可视化以上所有的预测结果。 data close 2023-2-1 264.89 2023-2-2 258.94 2023-2-3 253.44 2023-2-6 250.33 2023-2-7 248.94 2023-2-8 248.45 2023-2-9 251.66 2023-2-10 247.75 2023-2-13 255.56 2023-2-14 250.58 2023-2-15 249.22 2023-2-16 246.22 2023-2-17 233.44 2023-2-20 233.59 2023-2-21 230.56 2023-2-22 227.48 2023-2-23 229.57 2023-2-24 225.22 2023-2-27 222.83 2023-2-28 224.39

2023-05-24 上传
读取数据，并将数据按照时间顺序进行排序。代码如下： ```python df = pd.read_csv('data.csv', delimiter='\t') df = df.sort_values(by=['date']) ``` 对于灰色马尔科夫链模型，需要对数据进行一次累加生成新的...

--[----->+<]>---.+++++.+.+++++++++++.--.+++[->+++<]>++.++++++.--[--->+<]>--.-----.++++.

2024-06-06 上传
- `.----.` 这部分会打印出数字8，因为从0开始执行，每个`.`前有4个减1操作。 - `.++++` 会打印出数字6。 - `.+.+++++` 打印7。 这个序列的具体行为取决于起始位置和周围的环境，但它展示了Befunge语言的基本操作...

时间序列特征工程预测未来

2023-09-03 上传
时间序列特征工程的目标是使用过去的数据提取特征，以预测未来的时间序列。这个过程通常包括以下步骤： 1. 特征提取：特征提取是将时间序列转化为可供机器学习算法使用的特征向量的过程。可以通过在每个时间步骤...

这个命令是什么意思? D:\java-2022-09\java11\bin\java.exe -Dmaven.multiModuleProjectDirectory=E:\IdeaProjects\tag-plugin-verify -Djansi.passthrough=true -Dmaven.home=D:\maven\apache-maven-3.6.3 -Dclassworlds.conf=D:\maven\apache-maven-3.6.3\bin\m2.conf "-Dmaven.ext.class.path=D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2023.1.2\plugins\maven\lib\maven-event-listener.jar" "-javaagent:D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2023.1.2\lib\idea_rt.jar=57097:D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2023.1.2\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath D:\maven\apache-maven-3.6.3\boot\plexus-classworlds-2.6.0.jar;D:\maven\apache-maven-3.6.3\boot\plexus-classworlds.license org.codehaus.classworlds.Launcher -Didea.version=2023.1.2 --errors -s D:\maven\apache-maven-3.6.3\conf\settings-comp-sheca.xml -Dmaven.repo.local=D:\maven\maven-repository install

2023-06-10 上传
- `-Djansi.passthrough=true`：在控制台输出中支持 ANSI 转义序列。 - `-Dmaven.home`：指定 Maven 的安装路径。 - `-Dclassworlds.conf`：指定 Maven 的类加载器配置文件路径。 - `-Dmaven.ext.class.path`：指定 ...

多元时间序列transformer

2024-05-08 上传
在多元时间序列 Transformer 中，每个时间步的输入包括多个时间序列特征，通过自注意力机制，模型可以学习每个时间序列特征之间的相关性，并在输出时进行加权平均。同时，位置编码可以为模型提供时间序列特征之间的...
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