时间序列分类

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时间序列分类

: 时间序列分类：基于深度学习的时间序列分类 基于深度学习的时间序列分类 时间序列分类是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题。随着数据的增加和复杂性，传统的时间序列分类方法已经无法满足实际需求。基于深度学习的时间序列分类方法正是为了解决这个问题...
评级：5 浏览量：1998 收藏量：7 资源大小：5.18MB 上传时间：2021-08-11

: 时间序列分类算法程序包包含主流时间序列分类算法，包括shapelet相关算法，程序包来自文章The Great Time Series Classification Bake Off: An Experimental Evaluation of Recently Proposed Algorithms.
评级：5 浏览量：1249 收藏量：10 资源大小：39.69MB 上传时间：2020-11-30

: 时间序列分类时间序列分析.zip 时间序列分析一个时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。季节变动：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。它是...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2024-05-02

: 时间序列分类示例数据.zip 数据类型：tsv格式，可以用Excel打开，数据的第0列为类别标签，第1列往后为时间序列数据。博文地址： https://blog.csdn.net/DoReAGON/article/details/107047855
评级：0 浏览量：1477 收藏量：3 资源大小：367KB 上传时间：2020-06-30

: 基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类.docx "基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类" 时间序列分类是一项重要且具有挑战性的任务，旨在对时间序列数据进行分类以指导生产生活中的决策。近年来，深度学习技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了极大的...
评级：0 浏览量：305 收藏量：3 资源大小：885KB 上传时间：2023-02-23

: 促进实时多元时间序列分类 本文介绍了一种集成提升算法，用于基于学习形状特征的实时多元时间序列分类，尤其针对异常手术时间序列的分类。为了实时处理时间序列数据流，作者提出了一种基于学习到的形状特征的多元时间序列集成提升方法。在...
评级：0 浏览量：171 收藏量：1 资源大小：175KB 上传时间：2021-03-04

: langiu_v84.zip_时间序列分类实现六自由度运动学逆解算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，LZ复杂度反映的是一个时间序列中。
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2022-07-15

: pyts：用于时间序列分类的Python包 pyts：用于时间序列分类的Python包 pyts是用于时间序列分类的Python软件包。它旨在通过提供预处理和实用工具以及最新算法的实现，使时间序列分类易于访问。这些算法大多数都会转换时间序列，因此pyts提供了多种...
评级：0 浏览量：1008 收藏量：0 资源大小：2.59MB 上传时间：2021-02-03

: 基于细分的时间序列分类功能 时间序列分类功能在多种领域都十分重要，如金融市场分析、医疗健康监测、气象数据分析等。时间序列数据是指在不同时间点上按照一定顺序记录的数据序列，这些数据点之间可能存在相关性，即当前时刻的数据往往与之前...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：928KB 上传时间：2021-03-11

: 运动时间序列分类(KNN).rar 标题中的“运动时间序列分类(KNN)”指的是使用K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法来对运动时间序列数据进行分类。在时间序列分析中，数据通常是按时间顺序排列的一系列观测值，这在体育数据分析、生物医学信号...
评级：5 浏览量：105 收藏量：0 资源大小：286KB 上传时间：2023-03-28

: vjvknndr.zip_ICA分类_时间序列分类 ICA（主分量分析）算法和程序，旋转机械二维全息谱计算，仿真效果非常好，是国外的成品模型，时间序列数据分析中的梅林变换工具，PLS部分最小二乘工具箱,Relief计算分类权重。
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2022-07-14

: MLSTM-FCN：用于时间序列分类的多元LSTM全卷积网络用于时间序列分类的多元LSTM-FCN MLSTM FCN模型（来自 FCN）使用最新的单变量时间序列模型（来自的最新的单变量时间序列模型，LSTM-FCN和ALSTM-FCN来增强挤压和激励块。对于LSTM-FCN和ALSTM-FCN模型的代码可以在...
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: 利用Python对时间序列进行分类与聚类可靠的方法去判断两个时间序列是否相似，截下来便可以使用k-NN算法进行分类。根据经验，最优解一般出现在k=1的时候。下面就利用DTW欧氏距离的1-NN算法。在该算法中，train是时间序列示例的训练集，其中时间序列所属...
评级：0 浏览量：7230 收藏量：20 资源大小：3.18MB 上传时间：2020-12-13

: DTW_dtw_时间序列_dtw算法_时间序列分类_ 1. **时间序列分类**：在DTW被用作分类器时，通常会将所有序列与一个参考模板进行配对，选择具有最小DTW距离的序列作为分类结果。这种方法对于处理非同步或者速度不同的时间序列数据非常有效。 2. **信号匹配**：在...
评级：5 浏览量：812 收藏量：7 资源大小：1KB 上传时间：2021-10-03

: Python-利用LSTM进行多标签时间序列分类 利用LSTM进行多标签时间序列分类
评级：1 浏览量：15199 收藏量：34 资源大小：8KB 上传时间：2019-08-11

: matlab-ts:Matlab中的时间序列分类 时间序列分类（Time Series Classification, TSC）是数据分析领域的一个关键任务，它涉及到将时间序列数据分配到预定义的类别中。这个"matlab-ts"项目可能是用于实现或演示MATLAB中的时间序列分类算法。时间序列...
评级：0 浏览量：302 收藏量：0 资源大小：2.48MB 上传时间：2021-05-09

: 时间序列天气预测 XGBoost是一种强大的梯度提升框架，适用于处理回归和分类问题，包括时间序列预测。通过训练XGBoost模型，我们可以将历史天气数据作为输入特征，而未来的天气状况作为目标变量，从而训练出一个能够预测未来天气的模型...
评级：5 浏览量：597 收藏量：2 资源大小：19KB 上传时间：2023-08-26

: 时间序列分类的内核稀疏表示 时间序列分类是数据分析中的一个重要课题，它广泛应用于金融交易、天气预测、健康监控、交通流量分析等领域。由于时间序列数据具有时序性和动态性，如何有效地对它们进行分类，一直以来都是学术界和工业界关注的焦点...
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：1.15MB 上传时间：2021-03-19

: zixiangguanxishu.rar_AR_ar matlab_时间序列 matlab_时间序列分类在“时间序列分类”的上下文中，可能涉及的是将不同类别的时间序列数据通过某种算法（如支持向量机、决策树或神经网络）进行区分。这类问题在模式识别、金融预测等领域具有重要价值。"zixiangguanxishu.m"脚本可能会...
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: 时间序列早期分类综述 时间序列早期分类是这一领域的核心问题之一，特别是在需要实时决策或快速响应的场景中，如医疗健康、灾害预警、金融交易等。它旨在在数据序列还未完全展开时就进行预测，以尽早提供决策支持。早期分类的主要挑战...
评级：0 浏览量：243 收藏量：1 资源大小：128KB 上传时间：2020-10-16

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评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：428KB 上传时间：2022-03-19

: 金融时间序列分类中的多尺度符号相转移熵在探讨金融时间序列分类这一领域的研究中，通常会关注于如何从大量的金融数据中提取有价值的信息，并通过这些信息来预测市场动态或进行风险评估。本文献中提到的多尺度符号相转移熵（MSPTE）是一种新提出的分析方法...
评级：0 浏览量：169 收藏量：0 资源大小：594KB 上传时间：2021-04-01

: 论文研究-基于改进自主训练算法的时间序列分类 .pdf 时间序列分类是数据挖掘领域的一个重要分支，它涉及到分析和预测基于时间排列的数据点集合。时间序列广泛存在于金融、医学、气象等多个行业中，其分析和预测能力对于这些行业的发展至关重要。随着机器学习和人工智能...
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: 早期时间序列分类方法研究综述.docx 【时间序列分类基础】时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列观测值，广泛应用于数据挖掘和科技金融领域。这类数据的分析对于理解趋势、模式识别和预测至关重要。在金融市场，如证券价格分析，准确预测可以帮助...
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: 深度学习在线分类：流式深度学习中的时间序列分类 使用深度学习在不同速度和漂移下进行数据流分类流中深度学习的时间序列分类处理高速到达的数据流需要开发可以提供快速而准确的预测的模型。尽管深度神经网络是许多机器学习任务的最新技术，但它们在实时数据流场景...
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: 时序预测，时间序列分类，深度学习算法在IT领域，时序预测和时间序列分类是两个重要的研究方向，它们广泛应用于各种实际问题，如金融市场预测、天气预报、健康监测等。而深度学习算法则是近年来在这些任务中取得显著成果的关键技术。本文将深入探讨这三个...
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: PPML-TSA：隐私保护时间序列分类的模块化框架
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: 基于多尺度熵和多尺度时间不可逆的金融时间序列分类 综上所述，本文的贡献在于提出了一种基于MSE和MSTI的金融时间序列分类方法，不仅在理论上对金融时间序列的特性进行了深入的探讨，而且在实践应用中展示了该方法对市场分类的有效性。这些研究成果对于未来金融市场的...
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