1.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
2.Python时序预测系列基于LSTM实现时序数据多输入单输出多步预测（案例+源码）
3.Python时序预测系列基于LSTM实现时序数据多输入多输出多步预测（案例+源码）
4.天气网站程序大盘点(24小时天气查询)
5.通达信版本-缠论笔段预测主图指标，预测源代码免费分享
6.使用Prophet预言家进行时间序列预测
深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法 YOLO算法是网源计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。码预相较于RCNN系列，测平YOLO直接处理整个图像，预测预测每个位置的网源楼梯源码大全边界框和类别概率，速度极快，码预每秒可处理帧。测平以下是预测YOLO算法的主要特点和工作流程概述： 1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，网源并以3X3网格为例，码预每个单元格对应一个8维标签，测平表示网格中是预测否存在对象、对象类别以及边界框的网源相对坐标。 2. 边界框编码：YOLO预测的码预边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。 3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。 4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。 5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。 如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，疾病测试源码程序你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。Python时序预测系列基于LSTM实现时序数据多输入单输出多步预测（案例+源码）
本文介绍如何利用LSTM进行单站点多变量输入、单输出、多步预测，以解决时序数据的问题。1. 实现概述
目标是预测一个标签，基于过去N天的多个特征变量，预测未来M天的结果。具体操作分为数据预处理、模型构建和预测分析。2. 实现步骤
数据准备: 从条数据中，通过8:2的比例划分出条作为训练集，条作为测试集。
数据预处理: 对数据进行归一化处理，将数据转化为LSTM所需的监督学习格式。
LSTM数据集构建: 以天历史数据预测未来3天为例，通过取数据集的不同部分构建输入X_train和输出y_train，形成三维数组。
模型构建: 使用seq2seq模型，包含编码器和解码器层，适用于多输入多输出的情况。
模型训练: 对模型进行训练，输入为(, 5)的二维数组，输出为(3, 1)的二维数组。
预测: 对测试集进行预测，批量输出每个样本未来3天的标签预测。
案例展示
通过预测示例，可以看到模型对第一个测试样本未来3天变量的预测结果与真实值的对比。Python时序预测系列基于LSTM实现时序数据多输入多输出多步预测（案例+源码）
本文详细介绍了如何使用Python中的LSTM技术处理时序数据的多输入、多输出和多步预测问题。
首先，多输入指的是输入数据包含多个特征变量，多输出则表示同时预测多个目标变量，dnf全图源码而多步预测则指通过分析过去的N天数据，预测未来的M天。例如，给定天的历史观测数据，目标是预测接下来3天的5个变量值。
在实现过程中，作者首先加载并划分数据集，共条数据被分为8:2的训练集（条）和测试集（条）。数据经过归一化处理后，构建LSTM数据集，通过逐步提取数据片段作为输入X_train和输出y_train，构建了（，，5）和（，3，5）的三维数组，分别代表输入序列和输出序列。
模型构建上，采用的是多输入多输出的seq2seq模型，包括编码器和解码器。进行模型训练后，用于预测的testX是一个（，，5）的数组，输出prediction_test则是一个（，3，5）的三维数组，展示了每个样本未来3天5个变量的预测结果和真实值对比。
作者拥有丰富的科研背景，已发表多篇SCI论文，目前致力于分享Python、数据科学、机器学习等领域的搬砖脚步源码知识，通过实战案例和源码帮助读者理解和学习。如需了解更多内容或获取数据源码，可以直接联系作者。
天气网站程序大盘点(小时天气查询)
在数字化时代，天气信息已成为生活必需。准确的天气预测对出行计划和户外活动安排至关重要。天气源码站为开发者提供天气数据、API、开源库及技术资源，简化应用开发。以下是推荐的四个天气源码程序。 1. OpenWeatherMap API: 提供全球实时天气信息，包括温度、湿度、风速、气压等，支持多种语言和单位。功能包括预警、历史数据查询。 2. WeatherStack API: 功能强大，提供天气分析、日出日落时间、空气质量等。数据更新快速，准确度高，适用于各种天气应用。 3. Weather Underground API: 以准确性和详细性著称，提供全球实时天气信息，包括温度、湿度、风速等，支持逐小时天气预报和气象历史数据查询。 4. Weatherbit API: 简单易用，源码 自动采集 新闻提供全球天气信息，数据格式简洁，方便集成。支持天气预警、气象卫星图像等高级功能。 此外，橙盘天气网提供小时全球和国内城市、景区天气预报，覆盖未来小时、7天和天预报，为出行提供保障。网站包含空气质量、景点天气、国际天气和天气资讯。 选择合适天气源码程序时，需考虑数据覆盖范围、准确性、功能丰富度、更新频率和成本。合理选择，可轻松开发实用天气应用，提供便捷、准确服务。通达信版本-缠论笔段预测主图指标，源代码免费分享
显示开关:=1;
顶价:=REF(H,BARSLAST(H>REF(H,1)));
底价:=REF(L,BARSLAST(L<REF(L,1)));
分型顶0:=H>顶价 AND L>底价;
分型底0:=L<顶价 AND H<底价;
分型顶1:=分型顶0 AND H=HHV(H,BARSLAST(分型底0));
分型底1:=分型底0 AND L=LLV(L,BARSLAST(分型顶0));
分型顶:=FILTERX(分型顶1,BARSLAST(分型底1));
分型底:=FILTERX(分型底1,BARSLAST(分型顶1));
UP1:=BARSLAST(分型底);
顶力度1:=HHV(L,UP1+1)>LLV(H,UP1+1);
顶包含1:=COUNT(L>REF(L,1),UP1)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP1)>2;
DN1:=BARSLAST(分型顶);
底力度1:=HHV(L,DN1+1)>LLV(H,DN1+1);
底包含1:=COUNT(H>REF(H,1),DN1)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN1)>2;
笔顶:=分型顶 AND UP1>3 AND 顶力度1 AND 顶包含1;
笔底:=分型底 AND DN1>3 AND 底力度1 AND 底包含1;
笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));
笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));
笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));
笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));
笔顶1:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));
笔底1:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));
UP2:=BARSLAST(笔底1);
顶力度2:=HHV(L,UP2+1)>LLV(H,UP2+1);
顶包含2:=COUNT(L>REF(L,1),UP2)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP2)>2;
DN2:=BARSLAST(笔顶1);
底力度2:=HHV(L,DN2+1)>LLV(H,DN2+1);
底包含2:=COUNT(H>REF(H,1),DN2)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN2)>2;
笔顶:=分型顶 AND UP2>3 AND 顶力度2 AND 顶包含2;
笔底:=分型底 AND DN2>3 AND 底力度2 AND 底包含2;
笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));
笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));
笔顶2:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));
笔底2:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));
笔顶3:=笔顶1 OR 笔顶2;
笔底3:=笔底1 OR 笔底2;
笔顶:=FILTERX(笔顶3 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底3)),BARSLAST(笔底3));
笔底:=FILTERX(笔底3 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶3)),BARSLAST(笔顶3));
笔顶:=FILTERX(笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底)),BARSLAST(笔底));
笔底:=FILTERX(笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)),BARSLAST(笔顶));
笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>1 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);
笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>1 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);
笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);
笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);
笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));
笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));
笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>2 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);
笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>2 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);
笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);
笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);
笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));
笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));
笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>3 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);
笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>3 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);
笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);
笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);
笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));
笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));
DN:=BARSLAST(笔顶);
底力度:=HHV(L,DN+1)>LLV(H,DN+1);
底包含:=COUNT(H>REF(H,1),DN)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN)>2;
笔底:=笔底 AND (笔底<>1) AND DN>3 AND 底力度 AND 底包含 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)));
笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));
UP:=BARSLAST(笔底);
顶力度:=HHV(L,UP+1)>LLV(H,UP+1);
顶包含:=COUNT(L>REF(L,1),UP)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP)>2;
笔顶:=笔顶 AND (笔顶<>1) AND UP>3 AND 顶力度 AND 顶包含 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)));
笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));
笔顶:=笔顶 OR 笔顶;
笔底:=笔底 OR 笔底;
笔顶:=FILTERX(笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底)),BARSLAST(笔底));
笔底:=FILTERX(笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)),BARSLAST(笔顶));
UP:=BARSLAST(笔底);
顶力度:=HHV(L,UP+1)>LLV(H,UP+1);
顶包含:=COUNT(L>REF(L,1),UP)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP)>2;
DN:=BARSLAST(笔顶);
底力度:=HHV(L,DN+1)>LLV(H,DN+1);
底包含:=COUNT(H>REF(H,1),DN)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN)>2;
笔顶:=笔顶 AND UP>3 AND 顶力度 AND
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”，意为先知或预言家，暗示其预测未来的能力。
Prophet采用简洁的单层回归模型，非常适合用于预测具有明确季节性周期性的时间序列，同时具有出色的解释性。
接下来，我们将简要介绍Prophet的算法原理，并利用一个开源的能源消耗时间序列数据预测案例，展示Prophet的使用方法和其强大功能。
notebook源码位置：
预测效果展示：
〇，Prophet原理概述
1，prophet的优点：
1， 拟合能力强。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，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
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。
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。
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。
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）。
