文章 2025-01-14 来自:开发者社区

使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析

在现代数据分析领域,时间序列数据的处理和预测一直是一个具有挑战性的问题。随着物联网设备、金融交易系统和工业传感器的普及,我们面临着越来越多的高维时间序列数据。这些数据不仅维度高,而且往往包含复杂的时间依赖关系和潜在模式。传统的时间序列分析方法如移动平均等,在处理此类数据时往往显得力不从心。 基于矩阵分解的长期事件(Matrix Factorization for Long-term Events....

使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
文章 2024-10-17 来自:开发者社区

基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析

本文探讨了Python脚本与动态模态分解(DMD)的结合应用。我们将利用Python对从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据进行DMD计算。这种方法能够有效地提取隐藏的流动模式,深化对流体动力学现象的理解。 使用开源CFD软件OpenFOAM,有两种方法可以对CFD数据进行DMD计算。第一种方法是直接将OpenFOAM的场数据读入Python;第二种方法则是从OpenFOAM中提取二维切片.....

基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析
文章 2024-04-25 来自:开发者社区

PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD

全文链接:http://tecdat.cn/?p=28265  作者:Xiaoyi Sun 预测股票价格,并在合适的时间产生交易策略实现收益,一直是一个热门的问题,到现在为止也提出了很多预测方法。但股票价格 的实时预测是一个难点,需要及时预测价格趋势并作出交易判断。 解决方案 ...

PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD

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