1.【Python时序预测系列】基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
2.时空序列预测第九篇时空序列预测模型之轨迹GRU
3.conv-LSTM解读：背景&介绍&优劣势&适用场景（附生成视频seq预测问题的卷积降水keras代码）
4.Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
5.[时空] ConvLSTM
6.如何评价2023华为杯研究生数学建模竞赛f题?
【Python时序预测系列】基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
在Python时序预测系列中，作者利用ConvLSTM模型成功解决了单站点多变量单步预测问题，预报源码尤其针对股票价格的卷积降水时序预测。ConvLSTM作为LSTM的预报源码升级版，通过卷积操作整合空间信息于时间序列分析，卷积降水适用于处理具有时间和空间维度的预报源码ransac源码数据，如视频和遥感图像。卷积降水
实现过程包括数据集的预报源码读取与划分，原始数据集有条，卷积降水按照8:2的预报源码比例分为训练集（条）和测试集（条）。数据预处理阶段，卷积降水进行了归一化处理。预报源码接着，卷积降水通过滑动窗口（设为）将时序数据转化为监督学习所需的预报源码LSTM数据集。建立ConvLSTM模型后，卷积降水模型进行了实际的预测，并展示了训练集和测试集的预测结果与真实值对比。
评估指标部分，展示了模型在预测上的性能，通过具体的数据展示了预测的准确性。作者拥有丰富的科研背景，已发表6篇SCI论文，目前专注于数据算法研究，并通过分享原创内容，帮助读者理解Python、数据分析等技术。如果需要数据和源码，欢迎关注作者以获取更多资源。
时空序列预测第九篇时空序列预测模型之轨迹GRU
前言
这篇分享基于NIPS 年施博士的一篇重要论文，虽然与先前的文章相比略显古老，但因其提出了降水预测基准和实验流程的主要问题与解决方案，仍然具备学习价值。文章涵盖了论文的链接地址，便于读者自行深入阅读。
论文名称特指降水预测领域，针对气象学专业人士而言，可能较为熟悉。对于非专业读者，文章简要介绍了降水预测问题的背景，即通过雷达监测获取回波数据，形成降水预测的基础。这一问题本质上是一个时空序列预测任务，通过预测下一个帧的像素值，实现降水预测。
本文回顾了相关研究与创新，指出早期研究主要集中在LSTM操作和LSTM与CNN的结合。此外，文章特别提到了SocialLSTM和S-RNN模型，尽管它们主要应用于人体轨迹预测，但在时空预测领域同样引起了关注。本文创新点在于将可学习卷积引入时空序列预测中，并重新定义了EF结构，通过引入上下采样和调整预测方向，显著提高了降水预测基准的性能。
EF模型的创新在于其结构设计，包括引入上下采样以提高计算效率和速度，以及调整预测方向以更好地捕捉高、星球重启暴击源码低级时空信息。通过比较不同模型结构，文章强调了可学习卷积在处理复杂时空序列数据中的优势。
文章详细介绍了ConvGRU和Trajectory GRU模型，前者是对ConvLSTM模型的演变，后者则在特定输入条件下简化了更新过程。Trajectory GRU模型通过学习相关点进行卷积操作，提高了模型对动态变化的敏感性，特别是在台风预测等应用场景中。
在实验部分，文章以HKO-7数据集为例，展示了降水预测基准的实施细节，包括数据集特性、去噪方法、损失函数设计和评价指标。通过采用去噪策略和权重损失函数，文章提高了模型对稀疏降雨数据的适应性。实验结果表明，基于ConvGRU和Trajectory GRU的模型在预测性能上表现出色，特别是在降水预测的关键指标HSS和CSI方面。
文章总结，尽管经历时间考验，施博士的这篇论文仍具有深远影响，其提出的模型和方法在降水预测领域展现出了持续的价值。通过对论文的深入分析与再思考，读者能够理解模型设计背后的原理和实践，为未来的气象预测和相关研究提供宝贵参考。
conv-LSTM解读：背景&介绍&优劣势&适用场景（附生成视频seq预测问题的keras代码）
conv-lstm的诞生背景与一个降水预测问题紧密相关，旨在预测未来几个小时的降水分布情况，基于以往几个小时的降水分布图。
为了完成这样的任务，我们需要考虑时间序列与空间关系。原创新颖地将卷积操作引入LSTM网络，构建了CONV-LSTM架构，以实现空间与时间特征的综合提取。
FC-LSTM基础概念阐述，随后通过将部分连接替换为卷积操作，引入空间相关性的概念，直观地展示了CONV-LSTM的结构。
网络架构以编码-预测结构呈现，即先编码输入数据，后预测输出。此设计旨在解决序列预测中信息利用不充分的问题，通过引入额外状态M来提升并行处理能力。
CONV-LSTM的使用场景广泛，尤其适用于需要考虑空间与时间序列关系的数据预测问题，如气象、交通流量分析等。
相关研究论文与资源可参考网络，其中包括详细的理论分析与实现细节。
CONV-LSTM网络输入与输出格式分别为XYshape，其中参数分别表示批次大小、时间戳、图像宽度、高度与通道数。
网络结构配图展示了具体的海外接吗平台源码实现方式与激活函数选择，伪代码示例展示了训练流程，包括epoch、batch_size、优化器与损失函数的配置。
训练过程中的损失函数随epoch迭代逐渐减小，提示模型学习能力增强。然而，应考虑过拟合风险，并采取早停策略等措施进行优化。
观察预测结果，发现存在方块消失的现象，可能与数据拟合过度有关。模糊与方块丢失问题是预测准确度的瓶颈，利用GAN技术或可改善。
个人感悟：CONV-LSTM架构在序列预测任务中展现出强大的能力与应用潜力，但还需持续探索与优化，以解决实际应用中遇到的挑战。
GitHub链接提供了完整的实现代码，包括CONV-LSTM网络的构建与训练流程，为研究与实践提供参考。
Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
本文是作者的原创第篇，聚焦于Python时序预测领域，通过结合TCN（时间序列卷积网络）和LSTM（长短期记忆网络）模型，解决单站点多变量时间序列预测问题，以股票价格预测为例进行深入探讨。
实现过程分为几个步骤：首先，从数据集中读取数据，包括条记录，通过8:2的比例划分为训练集（条）和测试集（条）。接着，数据进行归一化处理，以确保模型的稳定性和准确性。然后，构建LSTM数据集，通过滑动窗口设置为进行序列数据处理，转化为监督学习任务。接下来，模拟模型并进行预测，展示了训练集和测试集的真实值与预测值对比。最后，通过评估指标来量化预测效果，以了解模型的性能。
作者拥有丰富的科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，并在某研究院从事数据算法研究。作者承诺，将结合实践经验，持续分享Python、数据分析等领域的基础知识和实际案例，以简单易懂的方式呈现，对于需要数据和源码的读者，可通过关注或直接联系获取更多资源。完整的内容和源码可参考原文链接：Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）。
[时空] ConvLSTM
本文聚焦于时空序列任务中的经典模型ConvLSTM。相较于传统的FC-LSTM，ConvLSTM通过将全连接操作转换为卷积操作，峰之巅指标源码显著提升LSTM在捕捉时空相关性方面的能力。这一改进使得ConvLSTM在时空预测任务中表现卓越。
在时空预测中，输入数据由M行N列组成，每个单元格包含P个测量值。ConvLSTM通过考虑本地邻居的输入和过去状态，来确定某个单元格的未来状态，从而在捕捉时空信息方面展现出优势。
编码-预测ConvLSTM网络用于降水临近预报，通过堆叠ConvLSTM层形成预测网络。预测网络的初始状态和单元输出从编码网络的最后一个状态复制而来，最终预测结果通过连接所有状态并输入1x1卷积层生成。
实验结果表明，ConvLSTM在处理时空相关性方面优于FC-LSTM。适当增大state-to-state的卷积核大小对于捕获时空运动模式至关重要。更深层次的模型在参数更少的情况下能够产生更好的结果。在降水临近预报任务中，ConvLSTM的表现优于ROVER。
ConvLSTM的代码在github上开源，提供了深入理解ConvLSTM架构的机会。实验结果展示了其在合成数据集上的出色性能，以及在处理重叠数字和预测整体运动方面的能力。
综上所述，ConvLSTM作为一种改进的LSTM模型，在时空序列预测任务中展现出了显著的性能优势，通过卷积操作在捕捉时空相关性方面实现了提升，为相关领域提供了有力的工具。
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问题一 建立模型提取双偏振雷达数据中的微物理特征，用于强对流临近预报，模型输入为前1小时观测，输出为后1小时预报。模型优化旨在减少预报的模糊效应，使预报更具细节。模型需利用特定公式估计降水量，避免使用其他公式。 基于encoder-decoder结构的建模思路如下： 数据预处理步骤：将双偏振雷达数据重采样到统一网格，形成三维数据立方（time, x, y）。
数据标准化，映射至[0,1]区间。
模型结构详细步骤：编码器：卷积层提取空间特征，GRU层提取时间特征。
解码器：卷积LSTM层，以编码器输出作为初始状态，进行递归预测。
添加Skip连接，将编码器特征直接传递到解码器，以传递更多信息。
具体模型结构如下：输入：双偏振雷达数据。
编码器：卷积层 -> GRU层。
解码器：卷积LSTM层。
输出：预测的微物理特征。
损失函数采用MSE损失函数，最小化预测值与真实值之间的均方误差。 优化与训练使用Adam等优化器。 问题二 针对问题2，采用GAN增强雷达图像细节与真实性的源码编程软件哪个好用新思路。 数据预处理：遵循问题1中的步骤。 模型结构如下：生成器G：基于卷积LSTM的encoder-decoder结构，输入真实雷达数据，输出增强后的雷达数据。
判别器D：卷积神经网络，输入真实或生成雷达数据，输出真伪判别。
损失函数包括：对抗损失。
重构损失。
总损失由对抗损失与重构损失组合而成，通过调整超参数平衡两者。 训练策略：在每个batch中，先固定G，更新D，再固定D，更新G。调整超参数以优化生成图像的真实性和纹理细节。 使用GAN进行问题2建模，生成器G与判别器D通过对抗训练形成强大的生成模型，增强雷达数据细节与真实性。通过对抗损失与重构损失的结合，生成器学习生成更真实、细节丰富的雷达数据，优化预报精度。ConvLSTM：通过机器学习方法解决降雨量实时预测问题
实时预测降雨量是天气预报领域中的关键问题。在实际应用中，雷达图通常每6-分钟从天气雷达上获取一次数据，用于接下来1-6小时内短时预报。然而，精确实时预测降雨量具有挑战性。
为解决这一问题，本文从机器学习角度出发，将降雨量预测抽象为时空序列预测问题。通过分析历史降雨数据，预测未来一段时间内特定区域的降雨量。为此，作者首次引入ConvLSTM（卷积长短期记忆）模型。
在前人工作的基础上，LSTM（长短期记忆人工神经网络）在年被提出，为解决循环神经网络中的长依赖问题。后来，学者们逐渐完善了LSTM（如“学习遗忘：持续预测与LSTM”和“生成序列的循环神经网络”），形成了较为完善的LSTM框架，广泛应用于自然语言处理、自动驾驶等领域。
现有实时降雨量预测方法通常分为两种：数值天气预报（NWP）和基于雷达回波的预测。NWP方法复杂且需要物理推导，而雷达回波预测受限于没有综合考虑光流和雷达回波的影响。
本文提出的ConvLSTM模型针对上述问题，通过时空序列预测来解决。首先，作者将城市抽象为m×n的方格，每个方格包含p个测量值，用m×n×p的张量表示当前城市状态。基于前J时间长度的张量，预测未来K时间内的状态。
作者首先使用FC-LSTM（全连接LSTM），它在传统LSTM基础上增加了窥视链接，输入和输出为一维张量，主要优势在于避免梯度消失问题。随后，引入ConvLSTM（卷积LSTM），在输入到状态和状态到状态转换中运用卷积，提取时空关联特征。
ConvLSTM通过等式实现，等式中*代表卷积，◦代表哈达玛积。对比FC-LSTM，ConvLSTM在提取特征方式上将普通乘法替换为卷积操作。卷积核大小决定了特征提取速度，大核捕获快速动作，小核捕获缓慢动作。
为了确保状态张量与输入张量尺寸相同，作者使用零填充。假定外部条件对n×m网格内部无影响，仅考虑网格内部空间影响。
编码-预测结构（Encoding-Forecasting Structure）与编/解码结构不同，作者采用该结构将提取输入时空特征与提取状态特征分离，使编码网络和预测网络在使用卷积操作时不受干扰，提高特征提取精度。
本文解决时空序列预测问题的公式如下：
实验中，作者使用Moving-MNIST数据集进行训练，比较FC-LSTM和ConvLSTM预测准确性。实验结果表明，在处理时空关联性方面，ConvLSTM优于FC-LSTM。实验进一步证明，更大的卷积核能解决时空关联问题，且层数越多的网络模型在参数较少时能取得更好结果。
在雷达回波数据集中，ConvLSTM模型与Rover算法比较，实验结果显示ConvLSTM在实时预测降雨量问题上表现出色。实验中，ConvLSTM在边界处理、泛化能力、学习高度非线性特征等方面均优于Rover算法。
作者还提出了参数设置、损失函数、优化器、学习率衰减等技术细节，以及滑动窗口截取数据的合理性。实验结果表明，ConvLSTM模型在实时降雨量预测方面达到了State of the art水平。
未来展望中，作者提出将ConvLSTM应用于视频行为认知或图像空间特征提取与分类。
总体而言，ConvLSTM模型通过结合卷积操作和LSTM机制，有效解决了时空序列预测问题。然而，数据集中降雨量高值特征与实际生活中的数据分布差异，以及在Moving-MNIST数据集上的预测偏差，提示模型在实际应用中还需进一步优化。尽管如此，ConvLSTM模型的提出为时空序列预测问题提供了一个里程碑式的解决方案，后续研究将持续探索其在更广泛领域中的应用潜力。
LSTM的备胎，用卷积处理时间序列——TCN与因果卷积（理论+Python实践）
TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在年提出的一个卷积模型，可以用来处理时间序列。时间序列预测中，马尔可夫模型是计算某一个时刻的输出值，已知条件是这个时刻之前的所有特征值。LSTM 或者是 GRU这样的RNN模型，也是处理时间序列模型的自然选择，因为RNN生来就是为了这个。然而，时间序列模型宏观上思考，其实是对这个时刻之前的数据做某个操作，生成一个标签，这与卷积在图像中的操作有异曲同工之妙。
假设有一个时间序列，总共有五个时间点，比方说股市，有一个股票的价格波动：[,,,,]。在TCN或因果卷积中，卷积核大小都是2。卷积核是2，那么五个数据经过一次卷积，可以变成四个数据。每一个卷积后的数据都是基于两个原始数据得到的，所以目前卷积的视野域是2。通过padding来保证卷积前后特征图尺寸不变。在时间序列中，依然使用padding来保证尺寸不变，padding是左右两头都增加0。如果padding是1，就会产生6个新数据，但是为了“输入输出尺寸相同”和“我们不能知道未来的数据”，所以最后边那个未来的padding，就省略掉了。这在代码中会体现出来。
总之，我们大致理解了对时间序列卷积的大致流程，也就是对一维数据卷积的过程。下面用Pytorch实现一维卷积。在参数中，通道的概念与图像的通道一样，是根据不同的卷积核从相同的输入中抽取出来不同的特征。kernel_size=2在前面已经说过，padding=1也没问题，不过这个公式中假如输入5个数据+padding=1，会得到6个数据，最后一个数据被舍弃掉。dilation是膨胀系数，下面会讲。
因果卷积是一种应用，假设想用上面讲到的概念，做一个股票的预测决策模型，决策模型可以考虑到这个时间点之前的4个时间点的股票价格进行决策。这其实就是一个分类问题。因为要求视野域是4，所以堆积3个卷积核为2的1维卷积层。三次卷积可以让最后的输出，拥有4个视野域。股票数据，往往是按照分钟记录的，那少说也是十万、百万的数据量。我们决策，想要考虑之前个时间点呢？视野域要是，那意味着要层卷积？啥计算机吃得消这样的计算。所以引入了膨胀因果卷积。
英文是Dilated Causal Convolution，这个其实就是空洞卷积啦。这个空洞卷积、或者叫扩张卷积、或者叫膨胀卷积就是操作dilation这个参数。如图，这个就是dilation=2的时候的情况，与之前的区别有两个。我们依然实现上面那个例子，每次决策想要视野域为4。可以看到，第一次卷积使用dilation=1的卷积，然后第二次使用dilation=2的卷积，这样通过两次卷积就可以实现视野域是4。假设事业域要是8呢？那就再加一个dilation=4的卷积。dilation的值是2的次方，视野域也是2的次方的增长，那么就算是要视野域，那十层大概就行了。
TCN基本就是一个膨胀因果卷积的过程，只是上面我们实现因果卷积就只有一个卷积层。而TCN的稍微复杂一点，但并不难。如果之前学过PyTorch和图像处理的一些内容，然后用TCN来上手时间序列，效果会与LGM差不多。没有跟Wavenet比较过，Wavenet的pytorch资源看起来怪复杂的，因为Wavenet是用来处理音频生成的，会更加复杂一点。总之TCN就这么多，谢谢大家。
基于卷积LSTM的用于动态频谱访问的长期频谱预测
基于卷积LSTM的长期频谱预测在动态频谱访问中展现出巨大潜力，它旨在提高频谱利用率。传统的预测方法多只能提供短期预测，而这项工作提出了一种创新的深度学习方法，利用ConvLSTM网络来学习并捕捉频谱数据中时间、空间和频率的复杂依赖关系。通过在Electrosense的真实环境测量数据上进行评估，该网络在4 km²区域的- MHz UHF频段下，实现了分钟的稳定预测，显示出突出的预测性能。
关键词：ConvLSTM神经网络，深度学习，长期预测，频谱预测，动态频谱访问
论文概述了频谱预测在动态频谱访问中的重要性，以及如何通过ConvLSTM解决长期预测中的多维依赖性问题。实验部分展示了在西班牙马德里附近区域使用来自五个传感器的数据，网络的预测准确度在不同时间步长和频谱通道上进行了评估，结果证明了网络在长期预测中的稳健性能。
未来的研究将关注更长预测长度和数据不完整情况下的预测能力，这表明ConvLSTM在动态频谱访问中具有广阔的应用前景。
详解视频中动作识别模型与代码实践
摘要：本文详细解析视频动作识别的经典模型，并通过代码实践进行演示。视频动作识别涉及分析一段视频内容，判断其中的人物动作。与图像识别相比，视频分析需要考虑时间顺序和动作之间的关联性。由于视频分析的计算资源需求高，数据量庞大，并且需要处理时序因素，模型参数量也相应增加。然而，基于已有的图像模型，如ImageNet，可以有效应用于视频模型训练，提高训练效果。本文将介绍视频动作识别领域的经典模型，包括旧模型和新模型，并通过代码实现进行实践。
视频动作识别旨在解析视频内容，识别出人物所做的动作。这一领域相较于图像识别，不仅要分析静态，还要考虑序列间的时空关系。例如，仅凭一张无法确定某人扶门的意图是开门还是关门。
视频分析领域发展相对较晚，与图像分析领域相比，面临着更大的挑战。主要难点在于需要强大的计算资源来处理视频内容，视频转换为进行分析导致数据量庞大。此外，视频分析模型需考虑时间顺序，通过时间关系联系图像，进行判断，这增加了模型的复杂性和参数量。
得益于PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO等数据集的公开，图像领域诞生了许多经典模型。视频动作识别领域同样存在经典模型，本案例将详细介绍这些模型，并通过代码实践进行演示。首先，本案例将准备所需源代码和数据，通过ModelArts SDK将资源下载并解压。
UCF-数据集将被选作为演示数据集，演示视频动作识别模型。接下来，我们将介绍视频动作识别的经典模型，从旧模型到新模型，逐步解析模型结构和工作原理。旧模型包括卷积网络+LSTM、3D卷积网络以及Two-Stream网络，新模型则引入了更有效的Two-Stream Inflated 3D ConvNets（I3D）模型，利用光流数据增强动作识别能力。
为了捕获图像间的时空关系，I3D模型结合了多种结构改进，如光流计算和时间序列分析，有效提升模型识别精度。通过代码实现，我们将分别实践C3D模型（3D卷积网络）和I3D模型（Two-Stream Inflated 3D ConvNets），并展示训练过程、模型结构和具体实现细节。
本案例将重点介绍C3D模型和I3D模型的结构与训练过程。C3D模型采用3D卷积网络处理视频，结合LSTM捕捉时间序列信息。I3D模型则在C3D基础上引入光流计算，增强模型对视频动作的识别能力。通过代码实践，读者将深入了解视频动作识别的经典模型和实际应用。
在代码实现部分，我们将详细展示如何准备数据、构建模型结构、训练和测试模型的过程。例如，对于C3D模型，我们将讲解数据预处理、构建模型、训练模型和评估模型的方法。对于I3D模型，我们将介绍模型结构、参数定义、数据处理和模型预测的实现方式。
通过本案例的代码实践，读者将能够亲自动手实现视频动作识别模型，理解模型原理，掌握模型训练与测试的关键步骤。这不仅有助于深入理解视频动作识别领域，还能为实际应用打下坚实的基础。
