存档 | 时间序列深度学习

如何在 Python 中对三重指数平滑时间序列预测进行网格搜索

指数平滑是一种用于单变量时间序列预测的方法，可以扩展以支持具有系统趋势或季节性成分的数据。通常的做法是使用优化过程来查找模型超参数，从而为给定的时间序列获得性能最佳的指数平滑模型 […]

现实世界的时间序列预测由于多种原因而充满挑战，这些原因不仅限于问题的特征，例如具有多个输入变量、需要预测多个时间步长，以及需要为多个物理站点执行相同类型的预测。EMC 数据科学全球黑客松数据集，或称“空气质量 […]

随着智能电表普及以及太阳能等发电技术的广泛应用，可用的电力使用数据非常丰富。这些数据代表了与电力相关的变量的多变量时间序列，这些变量反过来可以用于建模甚至预测未来的电力消耗。与其他机器学习 […]

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