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腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？
数据库、sql
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 2038提问于2018-09-26
我画了一个可以预测时间序列的图。它是通过以下代码实现的：forecast2 <- forecast(forecast1, h = 60) 其中'ts‘是一个时序对象。因此，我想添加另一个时间序列来比较预测值和实际值，从我上一次实际观察开始。我用一个经典的图实现了这一点，添加了一条包含实际时间序列的线。
浏览 0提问于2017-11-23得票数 3
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我阅读了Workbench时序示例的示例。但我有点困惑。我认为为了使用神经网络，我应该同时拥有训练和评估数据集，但是如果我想要预测我没有的未来值呢？例如，假设我有一个包含10个数字的数据集，前5个数字是训练数据集，其余的是评估数据集，我需要预测10个数字之后的5个数字，我该如何做呢？我希望这是明确的，提前谢谢。
浏览 1修改于2015-08-03得票数 0
我的方法是：通过使用LSTM单元，我发现模型无法生成看起来像原始数据的序列。它只预测下一个值，然后开始收敛到“平衡”或静态值，无论输入序列是什么，它都是相同的。
我在想，Stateful是否会帮助我们更好地从过去的价值观中学习，并试图预测一些接近它已经拥有的东西呢？请告诉我，如果我遗漏了什么，或者您是否有类似的情况，并且您找到了生成时序序列的最佳方法，这看起来就像模型
浏览 0修改于2020-01-19得票数 12
我正在做预测分析，我想将训练和测试集绘制在一个图上。当我使用str()检查训练和测试时，它显示它们都是时序的…… 任何帮助都是非常感谢的。
浏览 16提问于2020-09-22得票数 0
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我偶然发现了这个用于股票预测的。# Daily Seasonality (frequency set to 1 for daily data)我的问题是，为什么是frequency = 1？如下所示：我仍然是RStud
浏览 14修改于2020-05-11得票数 0
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我创建了一个时序数据帧。我能够为预测和实际数据创建曲线图。但当我尝试将它们绘制在一起时，它们会显示为单独的图。我想在实际数据的基础上绘制预测图。= SimpleExpSmoothing(df1).fit(smoothing_level=0.6,optimized=False)# plot
fcast2.plot(marker='o', color
浏览 10提问于2019-04-19得票数 0
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我很难用神经网络来预测时间序列。一些预测数据符合预期数据，如下所示：(黑色是实时序列，蓝色是我的神经网络的输出)
时代意甲:美元天秤座交换。
浏览 1提问于2016-02-22得票数 2
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我是时序数据分析的新手，我有一个包含月度收入数据的数据集。第1栏: YYYY-mm第2栏:收入 我尝试在Python语言中使用seasonal_decompose()来分解，得到的结果如下： enter image description here 有没有人能告诉我为什么分解后不能观察到任何季节模式作为下一步，我需要将TS数据转换为平稳数据，以便进行ARIMA模型预测。根据我当前的分解结果，下一步我应该做什么？ 谢谢！！
浏览 14提问于2020-09-03得票数 1
在标准的RISC-V内核中，指令时序相对于彼此是否可预测地保持一致？对于无序处理的标准内核或基础ISA的专有实现，情况会怎样呢？
浏览 0修改于2014-10-19得票数 1
因此，数据集看起来如下：0 1 0 0 1 0 02 0 0 0N 1 1 0 1 0 0
我试图使用一种基于LSTM的体系结构，根据观察到的T+1 (其中W是某个时间窗口的宽度)来预测T+1在时间上表现出来的哪些特征如果是W=4，LSTM‘会看到过去的4个时间步骤，以便做
浏览 0提问于2017-10-08得票数 1
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我需要在关闭应用程序时序列化对象，并在启动时反序列化，因为我需要在完整的运行时进行访问。不幸的是，用户将开始/结束哪个活动是非常不可预测的，所以我不知道在哪里放置序列化和反序列化调用的正确位置，以便对象在整个运行时可用。
提前感谢您的任何想法
浏览 0提问于2012-07-24得票数 0
我有以下格式的输入和输出： [ 1 2 3]]
是时间序列数据。任务是预测下一个数字。input_component)现在，我想对输入的模型进行训练，并预测下一个数字例如，x = [81,82,83]和预测的输出将是y = 84。我在角角上学会了怎么做。然而，我也想尝试在
浏览 0修改于2019-06-07得票数 2
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我有许多1小时序列的5分钟间隔数据，这些数据被分类为一个特定的类别，我希望能够有一个深度学习模型来检测这些样本之间的模式，并能够确定它们属于哪些新的样本。也许我不理解LSTM，但据我所知，它们对时间序列中的每一个点提供了一个基于它之前发生的点的预测，因此会给出一系列的预测，就像我想要的那样，每小时1次预测。
浏览 0提问于2019-11-13得票数 1
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通过对时间序列分析的研究，认为RMSE和MAPE是实时序列应用中使用模型的最佳评价指标。但我的查询如下，因为这是我在时间序列分析中的第一个实践应用程序项目：
如果我用过去一年的数据训练和预测未来30天，但我们将得到实际数据后，30天的实时。正如我从一些数据科学家那里听到的，如果我跳过第一个培训周期，在下一个再培训周期中计算这些RMSE和MAPE，在过去的培训周期中，如果我有实际数据和预测数据，这种方法有用吗？
浏览 0提问于2020-10-09得票数 1
我正在使用Keras进行时间序列预测，并且我试图了解有关时间序列预测的官方网站上的教程，您可以在这里找到(https://keras.io/examples/timeseries/timeseries_天气_预测/)。keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array的keras方法，它具有以下参数(这里是一个文档https://www.tensorflow.org/api_docs/pytho
浏览 0修改于2021-01-11得票数 2
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我需要将一些时序模型(使用R的“预测”库开发)应用到我的数据集中的不同行集。 行组由一个名为INDEX的序号变量定义，范围从1到10。我希望将模型的结果(即预测和精度指标)存储在不同的对象中:这些对象的名称应包括索引作为后缀。 下面是我需要为每个组复制的代码示例。
浏览 19提问于2021-08-12得票数 0
我正在使用LSTM进行时序预测。我的目标是使用25个过去值的窗口，以便为接下来的25个值生成一个预测。我递归地这样做:我使用25个已知值来预测下一个值。将该值追加为已知值，然后移动这25个值并再次预测下一个值，直到我有25个新生成的值(或更多)为止。mean_squared_error')
问题:无论前面出现什么顺序，递归预测总是收敛到某个值
浏览 0修改于2018-01-16得票数 2
我想对小时序列进行时间序列预测。我只需要按照我的ACF & PACF包含AR1和AR24观察。有人能指导我如何在R中指定这个选项吗？下面是我的密码。
浏览 0修改于2022-07-24得票数 0
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