1.使用Prophet预言家进行时间序列预测
2.时序预测 | Matlab实现CPO-LSTM24年新算法冠豪猪优化长短期记忆神经网络时间序列预测
3.Python时序预测系列基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测（案例+源码）
4.AI数据分析：根据Excel表格数据进行时间序列分析
5.BBD指标源码
6.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）

使用Prophet预言家进行时间序列预测

       prophet是年由Facebook开源的一个高效时间序列预测工具。

       其名源于英文单词“prophet”，序列意为先知或预言家，标源暗示其预测未来的间序能力。

       Prophet采用简洁的指标单层回归模型，非常适合用于预测具有明确季节性周期性的源码android账本源码时间序列，同时具有出色的时间解释性。

       接下来，序列我们将简要介绍Prophet的标源算法原理，并利用一个开源的间序能源消耗时间序列数据预测案例，展示Prophet的指标使用方法和其强大功能。

       notebook源码位置：

       预测效果展示：

       〇，源码Prophet原理概述

       1，时间prophet的序列优点：

       1， 拟合能力强。标源能够拟合时间序列数据中的趋势、周期以及节假日和特殊事件的影响，并能提供置信区间作为预测结果。

       2，对噪声鲁棒。引入了changepoints的概念，参数量远小于深度学习模型如LSTM，不易过拟合，收敛速度较快。

       3，模型解释性好。提供了强大的可视化分析工具，便于分析趋势、周期、节假日/特殊事件等因素的贡献。

       2，204D的源码prophet的缺点：

       1，不适用协变多维序列。Prophet只能对单个时间序列建模，不能同时建模多个协变序列（如沪深支股票走势）。

       2，无法进行自动化复杂特征抽取。受模型假设空间限制，它无法对输入特征进行交叉组合变换等自动化抽取操作。

       3，prophet的原理：

       Prophet是一个加法模型，将时间序列分解为趋势项、周期项、节假日项/特殊事件影响以及残差项的组合。

       注：根据需求，周期项和节假日项/特殊事件影响也可设置为乘数而非加数

       1，其中趋势项被拟合成分段线性函数（默认）或分段logistic函数（适用于存在上下限的情况，如虫口模型、病毒传播等）。

       2，周期项使用有限阶（通常为3到8阶）的傅里叶级数进行拟合，有效减少参数量，避免对噪声数据过拟合。

       3，节假日项/特殊事件项可以作为点特征或区间特征引入，支持自定义不同类型的节假日或事件，还可通过add_regressor引入其他已知序列作为特征，具有很高的灵活性。

       一，准备数据

       我们使用的数据集是美国能源消耗数据集，包含了美国一家能源公司数十年的jfinal框架 项目源码下载能源消耗小时级数据。

       1，读取数据

       2，数据EDA

       我们设计了一些时间日期特征来观察数据的趋势。

       3，数据分割

       二，定义模型

       三，训练模型

       四，使用模型

       五，评估模型

       六，保存模型

时序预测 | Matlab实现CPO-LSTM年新算法冠豪猪优化长短期记忆神经网络时间序列预测

       本文介绍如何使用Matlab实现一种年新算法，即CPO-LSTM，这是一个冠豪猪优化的长短期记忆神经网络，用于时间序列预测。此方法在预测准确性方面有着显著提升。实现过程需要运行环境Matlabb，数据集为Excel格式，包含多个特征，预测单一变量，为多变量回归预测。

       主要程序文件名为main.m，直接运行即可完成预测。预测结果将输出到命令窗口，包括R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等评估指标。代码设计遵循参数化编程原则，使得参数调整更加灵活，代码逻辑清晰且注释详尽。语音对讲源码是哪个

       为了获取完整源码和数据，可点击下方链接咨询。咨询时可以提出六条具体需求，获取与之对应的内容。需注意，单次咨询仅提供一份代码，若代码内有明确说明可通过咨询获取，则免费提供，否则需付费咨询。

       在使用过程中，务必仔细阅读代码注释，理解每一部分的功能与参数调整方法，以便更好地应用于实际预测任务中。本代码在预测准确性、执行效率以及可扩展性方面均有良好表现，适合作为时间序列预测问题的解决方案。

Python时序预测系列基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测（案例+源码）

       本文将介绍如何结合CNN、LSTM和Attention机制实现单变量时间序列预测。这种方法能够有效处理序列数据中的时空特征，结合了CNN在局部特征捕捉方面的优势和LSTM在时间依赖性处理上的能力。此外，引入注意力机制能够选择性关注序列中的关键信息，增强模型对细微和语境相关细节的捕捉能力。

       具体实现步骤如下：

       首先，读取数据集。数据集包含条记录，按照8:2的比例划分为训练集和测试集。训练集包含条数据，用于模型训练；测试集包含条数据，用于评估模型预测效果。58bc修复源码

       接着，对数据进行归一化处理，确保输入模型的数据在一定范围内，有利于模型训练和预测。

       构造数据集时，构建输入序列（时间窗口）和输出标签。这些序列将被输入到模型中，以预测未来的时间点。

       构建模拟合模型进行预测，通过训练得到的模型参数，将输入序列作为输入，预测下一个时间点的值。

       展示预测效果，包括测试集的真实值与预测值的对比，以及原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果的可视化。

       总结，本文基于CNN、LSTM和Attention机制实现的单变量时间序列预测方法，能够有效处理序列数据中的复杂特征。实践过程中，通过合理的数据划分、归一化处理和模型结构设计，实现了对时间序列数据的准确预测。希望本文的分享能为读者提供宝贵的参考，促进在时间序列预测领域的深入研究和应用。

AI数据分析：根据Excel表格数据进行时间序列分析

       读取Excel表格："F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\toolify月榜\toolify年-年月排行榜汇总数据.xlsx"

       用matplotlib绘制一个折线图：

       X轴为单元格B1到单元格O1的表头；

       Y轴为第1行到第行的数据，标签为：月访问量；

       用每个单元格A2到A对应的数据绘制折线图；

       其中，A2到A6单元格对应的折线为实线，颜色设为不同颜色，互相之间的颜色反差要大；

       其他单元格对应的折线为虚线，虚线的形状要都不一样；

       图表的标题为“年Top AI应用近一年的发展趋势”；

       图例为单元格A2到单元格A的内容和对应的线条形状；

       设置matplotlib默认字体为'SimHei'，文件路径为：C:\Windows\Fonts\simhei.ttf

       保存到文件夹“F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析”，标题为：年Top AI应用近一年的发展趋势；

       显示；

       源代码：

       import pandas as pd

       import matplotlib.pyplot as plt

       import matplotlib.font_manager as fm

       import os

       设置默认字体

       font_path = 'C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf'

       font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)

       plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()

       读取Excel表格

       file_path = r'F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\toolify月榜\toolify年-年月排行榜汇总数据.xlsx'

       读取数据成功

       提取数据

       提取数据失败: 确保路径正确且文件存在

       绘制折线图

       绘制折线图失败: 确保数据和标签正确

       设置图表标题，X轴标签，Y轴标签和图例

       保存

       保存失败: 确保文件路径正确

       显示

BBD指标源码

       BBD指标是一个复杂的市场分析指标，它通常涉及到深度数据分析、模型计算与特定的策略分析逻辑。源码是保护其特有逻辑的核心秘密，直接展示其源代码可能会涉及到侵犯版权的风险。在此无法直接给出BBD指标的详细源码。但可以大致解释该指标的核心思想和分析逻辑，用以了解其工作方式及如何运用到市场策略中。

       BBD指标主要基于市场买卖盘的深度数据进行分析，通过检测买卖盘的活跃度和变化来预测市场趋势。其核心逻辑在于捕捉买卖盘的动态变化，并结合时间周期和价格波动幅度进行综合分析。这样的指标在高频交易和算法交易中尤为常见，能够帮助交易者更好地把握市场节奏和趋势变化。

       为了计算BBD指标，通常需要收集大量的市场数据，包括实时交易数据、买卖盘深度数据等。这些数据经过特定的算法处理后，可以生成反映市场动态的指标值。这些算法可能包括数据处理、模式识别、时间序列分析等高级技术。由于BBD指标的计算过程涉及复杂的逻辑和算法，因此其源代码通常是高度专业化的，并且受到严格保护。

       如果您对BBD指标感兴趣，建议通过正规渠道获取相关信息和资源，如查阅相关的研究报告、参加专业培训课程等。这些资源可以提供对BBD指标的深入理解，并帮助您了解如何在自己的交易策略中应用这一指标。同时，尊重知识产权，避免未经授权使用或传播他人的源代码。

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）。

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，尤其针对股票价格的时序预测。ConvLSTM作为LSTM的升级版，通过卷积操作整合空间信息于时间序列分析，适用于处理具有时间和空间维度的数据，如视频和遥感图像。

       实现过程包括数据集的读取与划分，原始数据集有条，按照8:2的比例分为训练集（条）和测试集（条）。数据预处理阶段，进行了归一化处理。接着，通过滑动窗口（设为）将时序数据转化为监督学习所需的LSTM数据集。建立ConvLSTM模型后，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。

attention+lstm时间序列预测,有代码参考吗?

       本文将深入解析基于LSTM与Attention机制进行多变量时间序列预测的实现过程，以实际代码示例为参考，旨在帮助读者理解与实践。

       首先，我们引入单站点多变量单步预测问题，利用LSTM+Attention模型预测股票价格。

       数据集读取阶段，通过`df`进行数据加载与预览。

       接着，进行数据集划分，确保8:2的比例，即训练集条数据，测试集条数据。

       数据归一化处理，确保模型训练效果稳定。

       构建LSTM数据集，通过滑动窗口设置为，实现从时间序列到监督学习的转换。

       然后，建立LSTM模型，结合Attention机制，提升模型对序列信息的捕获能力。

       模型训练完成后，进行预测操作，展示训练集与测试集的真实值与预测值。

       最后，评估预测效果，通过相关指标进行量化分析。

       本文作者，读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前专注于数据算法领域研究，通过自身科研实践分享Python、数据分析、机器学习、深度学习等基础知识与案例。致力于提供最易理解的学习资源，如有需求，欢迎关注并联系。

       原文链接：Python时序预测系列基于LSTM+Attention实现多变量时间序列预测（案例+源码）