Given data: 时间序列数据. Goal:做预测 方法:在滑动窗口中取DWT特征,并验证. 实验验证: Load forcast 数据集. 问题: 小波变换的物理意义是什么? 小波变换的数学意义是什么? 抽取的feature的意义?为什么对预测会有帮助? 滑动窗口的大小应该取多少? 小波函数应该取哪个? 方法1:看代码 安装PyWavelets…
我要先声明,这篇文章介绍到的内容虽说不是不能用,但玩乐成分居多,大家看看就好,不要太认真. 1. Microsoft Chart Controls 中的 FinancialFormula 在上一篇文章 使用 Math.Net 进行曲线拟合和数据预测 中,我介绍了如何使用 Math.Net ,这篇文章玩玩"新"花样,用古老的 Microsoft Chart Controls 实现相同的功能. A long time ago in a galaxy far, far away... 微软推…
from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势…
[面试思路拓展] 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势.各种实际的背景该如何去预测时间序列? 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢? 传统的做法是提取1.2.3.4.5.7.9.13个单位时间的数据作为特征进行预测: 举个例子进行分析,比如每天都有口香糖的销量,那么如何通过几周的数据预测明天的数据, 就可以选择前1.2.3.4.5.7.14天的数据作为特征,从而预测明天的数据, 通过构建特征,再选择核函数进行预测,其中调参的参数…
先看下 http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6236962.html 这里对于环形数据库的介绍,便于理解归档这个操作! 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6de3aa8a0102wk0y.html 早期的OpenStack监控(遥测)项目ceilometer被一分为四(Ceilometer.Gnocchi.Aodh.Panko),各司其职!其中Ceilometer负责采集计量数据并加工预处理:Gnocchi主要用来提供资源索引和存储…
原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学…
简介 ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是两个算法的结合:AR和MA.其公式如下: 是白噪声,均值为0, C是常数. ARIMA的前半部分就是Autoregressive:, 后半部分是moving average:. AR实际上就是一个无限脉冲响应滤波器(infinite impulse resopnse), MA是一个有限脉冲响应(finite impulse resopnse),输入是白噪声. ARIMA里面的I指In…
应上头的要求,需要实现以下指数平滑进行资源调度负载的预测,那就是用我最喜欢的Java做一下吧. 引用<计量经济学导论>的一句话:时间序列数据区别于横截面数据的一个明显特点是,时间序列数据集是按照时间顺序排列的. 显然,横截面数据被视为随机的结果,也就是说在总体中随机抽取样本.时间序列数据和横截面数据区别较为微妙,虽然它也满足随机性,但是这个序列标有时间脚标,依照时间有序,而不可以让时间随机排列导致错乱,我们不能让时间逆转重新开始这个过程.对于这样的序列我们称之为随机过程,或者时间序列过程. 对…
Tensorflow 时间序列数据的处理 数据集简介 数据来源:Kaggle Ubiquant Market Prediction 数据集描述了多个投资项目在一个时间序列下的300个匿名特征("f_0"至"f_299")以及一个目标特征("target").要求根据后续时间节点的匿名特征预测目标特征. 本文的主要目标是构建特定长度的时间序列RNN网络训练和测试集. 训练集和验证集.测试集的划分 由于给出的要求是预测后续时间点的目标特征,模型的建立…
目录 前言 实现方法 总结 一.前言        今天要介绍的绝对是华丽的干货.比如我们从互联网上下载到了一系列(每天或者月平均等)的MODIS数据,我们怎么能够对比同一区域不同时间的数据情况,采用传统的方法可能只能将所有要参考的数据用ArcGIS等打开,然后费劲的一一对比等,不仅操作繁琐,搞不好日期等还会对应错.本文就是介绍使用Geotrellis动态加载时间序列数据,使我们能够自由选择日期浏览或者像动画一样循环展示一系列数据.直接进入干货. 二.实现方法 2.1 前台界面        前…
离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一…
MetricsGraphics.js 是建立在D3的基础上,被用于可视化和布局的时间序列数据进行了优化.它提供以产生一个原则性的,一致的和响应式的方式的图形常见类型的简单方法.该库目前支持折线图,散点图和直方图,以及地毯地块和基本线性回归功能. 在线演示      源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效果[源码下载]…
简介 Grafana是一个独立运行的系统,内置了Web服务器.它可以基于仪表盘的方式来展示.分析时间序列数据. Grafana支持多种数据源,例如:Graphite.OpenTSDB.InfluxDB.Elasticsearch.你可以混合使用多种数据源.它对Graphite有以下增强的支持: 点击修改Metrics路径的每一个片断 快速的添加函数,支持点击函数参数以修改之 修改函数顺序 丰富的模板支持 在UI方面,Grafana具有以下特性: 丰富的.基于客户端的图表组件:Bar图.区域图.线…
总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    …
1.卡尔曼滤波的导论 卡尔曼滤波器(Kalman Filter),是由匈牙利数学家Rudolf Emil Kalman发明,并以其名字命名.卡尔曼出生于1930年匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年分别获得麻省理工学院的电机工程学士以及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.卡尔曼滤波器是其在博士期间的研究成果,他的博士论文是<A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problem>[1]. 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归…
1. 功能简介 时间序列数据(time series data)是在不同时间上收集到的数据,这类数据是按时间顺序收集到的,用于所描述现象随时间变化的情况.当前随着遥感卫星技术日新月异的发展,遥感卫星的重访周期越来越短,外加历史数据的积累,产生了海量的遥感时间序列数据产品,这些数据真实地反映了地表在一段时间范围内的动态变化情况,成为了遥感影像信息提取和分析的重要数据参考.                 [洞庭湖春.夏.秋.冬季影像图] PIE支持长时间序列卫星影像数据的加载和动态显示,并且提供了…
DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n…
欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 0. 前言 在机器学习里,我们对时间序列数据做预处理的时候,经常会碰到一个问题:有多个时间序列存在多个表里,每个表的的时间轴不完全相同,要如何把这些表在时间轴上进行对齐,从而合并成一个表呢?尤其是当这些表都存在数据库里,而且超级超级大的时候,怎样才能更高效地处理呢? 在上一篇文章中,已经介绍过了如何在Python中创建数据库连接以及对数据库进行增删改查.分组聚合以及批量读取和处理等操作. 今天就以上面的问题为导向,手把手教你如何用Pyt…
作者:Pier Paolo Ippolito@南安普敦大学 编译:机器学习算法与Python实战(微信公众号:tjxj666) 原文:https://towardsdatascience.com/probability-distributions-in-data-science-cce6e64873a7 介绍 拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益.每次我们开始探索新的数据集时,我们首先需要进行探索性数据分析(EDA),以了解某些特征的概率分布是什么.如果我们能够了解数据分布中…
介绍 "Another day has passed, and I still haven't used y = mx + b." 这听起来是不是很熟悉?我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用. 好吧,但我可以向你保证,并不是这样的.特别是如果你想开启数据科学的职业生涯. 线性代数弥合了理论与概念实际实施之间的差距.对线性代数的掌握理解打开了我们认为无法理解的机器学习算法的大门.线性代数的一种这样的用途是奇异值分解(SVD)用于降维. 你在数据科学中一…
以前在工作中遇到了一个数据错误的问题,顺便写下 用 Math.Net 解决的思路. 1. 错误的数据 上图是同一组探测器在同一天采集到的 19 次数据,总体来说重复性不错,但很明显最后 8 个探测器出了问题,导致采集到的数据在最后八个点一片混乱.即使把其中看起来最好的一组数据拿出来使用多项式拟合,也可以看出最后几个点没有落在拟合曲线上(只拟合最后 14 个点): 虽然我知道这是硬件问题,但是遇到事情不能坐以待毙,软件方面也许可以做些什么.既然我从上图中得知出了最后几个点之外,其它数据都在拟合曲线…
在时间序列工作负载中,应用程序(例如一些实时应用程序查询最近的信息,同时归档旧信息. https://docs.citusdata.com/en/v10.2/sharding/data_modeling.html#distributing-by-entity-id 为了处理这种工作负载,单节点 PostgreSQL 数据库通常会使用表分区将一个按时间排序的大数据表分解为多个继承表,每个表包含不同的时间范围. https://www.postgresql.org/docs/current/stat…
/// <summary> /// DataTable to Excel(将数据表中的数据读取到excel格式内存中) /// </summary> /// <param name="dataTable">数据表</param> /// <param name="excelType">excel格式</param> /// <param name="sheetName"…
将excel文件内容读取到datatable数据表中,支持97-2003和2007两种版本的excel 1.第一种是根据excel文件路径读取excel并返回datatable /// <summary> /// 将excel文件内容读取到DataTable数据表中 /// </summary> /// <param name="fileName">文件完整路径名</param> /// <param name="shee…
目录 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—1.后台主框架 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—2.菜单特效 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—3.面板折叠和展开 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—4.tab多页签支持 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—5.Demo演示Controller和View的交互 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—6.客户管理(添加.修改.查询.分页) ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—7.统计报表 ASP…
转载地址:http://www.zhuli8.com/wcf/EnumMember.html 枚举类型的定义总是支持序列化的.当我们定义一个新的枚举时,不必应用DataContract特性,就可以在数据契约中使用它.数据契约隐式地包含了枚举对象的所有值. enum ContactType { Customer, Vendor, Partner } [DataContract] struct Contact { [DataMember] public ContactType ContactType…
--SQL批量更新数据库中所有用户数据表中字段类型为tinyint为int --关键说明:--1.从系统表syscolumns中的查询所有xtype='48'的记录得到类型为[tinyint]的字段--2.更新字段类型前如果该字段有默认值索引则应先删除掉对应的索引--3.数据表字段数据类型为tinyint在CodeSmith中读出来的是DbType.Byte类型,需要修正 declare @TableName nvarchar(250) --声明读取数据库所有数据表名称游标mycursor1de…
内容为王的时代,注重内容的发展才能屹立于互联网的浪潮之中.一个优秀内容在搜寻引擎优化.用户互动,促进销售等方面都扮演重要的角色,博主在这方面深有体会,但是很多人往往走向事情的反面,不注重实际的内容,而在于数量的追求上,这种做法未免本末倒置了.下面博主结合自己EDM数据营销中的一些体会来说说内容的重要性. 图一:内容营销三大实用法则(内含干货)-同样可运用在EDM数据营销中 博文配图 营销需要有活力的内容 无论你销售的是什么样的产品,服装或是美妆,你都需要经常更新网站的内容或者是营销内容,保持内容…
Oracle DBA的神器: PRM恢复工具,可脱离Oracle软件运行,直接读取Oracle数据文件中的数据 PRM 全称为ParnassusData Recovery Manager ,由 诗檀软件自主研发,拥有独立的软件著作权. PRM可以独立于Oracle软件运行,直接从Oracle数据文件中抽取表上的数据. 当以下几种场景中,都可以用上PRM: 无备份或者备份不可用情况下,数据表被意外truncate掉或者DROP掉 由于数据库损坏,导致的数据打不开 无法OPEN 数据块存在损坏,Or…
如果要在数据表中添加一个字段,应该如何表示呢?下面就为您介绍表添加字段的SQL语句的写法,希望可以让您对SQL语句有更深的认识.   通用式: alter table [表名] add [字段名] 字段属性 default 缺省值 default 是可选参数             alter table [表名] add 字段名 text [null] 增加备注型字段,[null]可选参数   alter table [表名] add 字段名 memo [null] 增加备注型字段,[null…