本代码采用python言语写的一个LSTM时间序列来预测销量
2020/6/18 15:36:41 6KB LSTM 时间序列
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用LSTM做时间序列预测的一个小例子,概况见我滴博文。
2022/10/7 18:31:22 2KB LSTM 时间序列预测 DeepLEarning
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首先对时间序列数据进行EMD分解,然后对每个分量进行lstm建模,最初把各分量结果相加作为最终结果
2022/10/6 17:02:22 155KB 时间序列预测 emd lstm
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一种基于CNN模型多元时间序列分类结构,佘强,李静林,多元时间序列分类问题是时间序列挖掘领域中的重要问题,目前的常规做法是使用基于欧氏距离或DTW距离的K近邻分类模型,或基于统计
2018/1/19 1:44:49 481KB 计算机应用技术
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时间序列分析、建模、预测的完满讲义,文档有理论讲解以及实践练习,也有MATLAB建模代码。
数学建模学习时序分析建模的必需品。
2020/10/9 3:03:55 488KB MATLA 时间序
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本文基于SAS软件利用ARMA模型完成了对平稳时间序列的拟合预测。
2020/8/13 20:39:29 143KB ARMA模型 拟合预测 平稳时间序列
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针对电力用户的异常用电行为,提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
2016/8/6 7:32:44 527KB 检测 深度学习
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时间序列是按时间顺序陈列的、随时间变化且相互关联的数据序列。
分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。
代码
2018/10/10 5:07:20 488KB matlab
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Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法,它是由美籍华人Huang以及他的同事在1998年提出的,从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理,得到信号的时间-频率-能量特征。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的,首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解,逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势,这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF),接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分,通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律,Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况,它相当于傅里叶谱,但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
2020/8/12 19:37:27 25KB EMD分解 Hilbert包络谱
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用于对遥感植被指数时间序列进行Savitzky–Golay滤波平滑,可减弱天气情况及数据质量因素对于时间序列的不利影响。
进行滤波之前请先将原时间序列中由于云覆盖导致缺失的像元进行线性插补。
2019/7/1 11:54:03 43KB S-G滤波 时间序列 遥感
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡