关键词：
通过这篇博客您将收获：
- 熟悉动态模态分解（DMD）的关键原理和重要的数学推导；
- 掌握利用 DMD 做多元时间序列预测任务的技术；
- 相关的有价值的资料分享，用于补充学习和拓展。
CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
文章目录
一、DMD 原理
动态模态分解（Dynamic Mode Decomposition， DMD） 是 Peter Schmid 在 2008 年开发的一种数据驱动的降维算法（论文发表于 2010 年，见 [1，2]），它与矩阵分解（Matrix Decomposition）和主成分分析（PCA）算法类似。
动态模态分解（Dynamic Mode Decomposition， DMD）最早是被用来分析流
论文笔记：learningdisentangledrepresentationsofvideowithmissingdata
2020Neurips1intro&abstract视频表征的一个挑战是高维、动态、各个像素之间多模态分布最近的一些研究通过探索视频的inductivebias，并将高维数据映射到低微数据中—>这种方法通过将视频的各帧分解成语义上有意义的因子ÿ... 查看详情
论文笔记：learningdisentangledrepresentationsofvideowithmissingdata
2020Neurips1intro&abstract视频表征的一个挑战是高维、动态、各个像素之间多模态分布最近的一些研究通过探索视频的inductivebias，并将高维数据映射到低微数据中—>这种方法通过将视频的各帧分解成语义上有意义的因子ÿ... 查看详情
matlab中的ar模型短时预测交通流(代码片段)
...内容说明智能交通系统的宗旨,就是利用丰富的交通检测数据,对未来的交通流状态进行预测,对于最大效率的利用快速路资源,减少出行者时间,减少快速路交通拥挤与交通事故。短时交通流预测是道路交通控制系统、交通流诱导系... 查看详情
复合序列分解预测实例
例子：根据已有数据预测2006年的对应数据 图形描述数据，根据年度折叠图可判断存在季节影响因素 将数据进行处理，添加时间编号 将获得比值整理至如下表格中求平均比值，检查平均比值均值不... 查看详情
设计用于分解需求预测的简单模式
】设计用于分解需求预测的简单模式【英文标题】：DesigningSimpleSchemaforDisaggregationofDemandForecast【发布时间】：2013-02-1008:35:18【问题描述】：编辑：[详细信息]我正在做一个简单的数据库设计任务作为训练练习，我必须为以下情况... 查看详情
尝试使用 jquery 使模态数据动态化
】尝试使用jquery使模态数据动态化【英文标题】：Tryingtomakemodaldatadynamicwithjquery【发布时间】：2020-11-1501:18:20【问题描述】：我正在为一个电子商务项目做快速浏览。到目前为止，我已经完成了以下操作：functionquickView()$(\'.btn-qui... 查看详情
风电功率预测基于matlabemd优化lstm风电功率预测含matlab源码1402期
...据的波动特征在不同时间尺度下突显出来，由于5种环境时间序列具有一定的随机性和间断性，通过EMD分解，可在丰富输入变量多样性的同时，根据得到的IMF分量，突出环境序列在不同时间尺度下的局部特性，反映出原始 查看详情
lstm时序预测基于matlabemd结合lstm风速数据预测含matlab源码2051期
⛄一、EMD-DELM简介1方法及原理1.1EMD基本原理经验模态分解可基于数据本身，将复杂信号分解为一系列IMF和一个r(t),分解信号时，不需要预先设置任何基函数。因为这一特点，理论上EMD方法可预处理任何一种信号的数据&... 查看详情
lstm时序预测基于matlabemd结合lstm风速数据预测含matlab源码2051期
⛄一、EMD-DELM简介1方法及原理1.1EMD基本原理经验模态分解可基于数据本身，将复杂信号分解为一系列IMF和一个r(t),分解信号时，不需要预先设置任何基函数。因为这一特点，理论上EMD方法可预处理任何一种信号的数据&... 查看详情
论文泛读03卷积lstm网络：一种短时降雨量预测的机器学习方法
...TMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting》一、摘要短时降雨量预报的目的是预测局部地区在较短时间内的未来降雨强度。以前很少有研究从机器学习的角度来研究这一至关重要且具有挑战性的天气预报问题。在本文中... 查看详情
从几何角度切入最近邻
...将预测任务看成是将一些输入映射成输出的过程。将输入分解成一系列特征集合，来形成对学习有用的抽象，因此，输入就是一系列特征值。我们从几何学的角度来看待这些数据，每一个特征是空间中的一个维度，因此每个数据... 查看详情
多模态算法在视频理解中的应用
...粗。较少的文章关注时序片段的细粒度理解，同时也从多模态角度分析视频。本文将分享使用多模态网络提高视频理解精度的解决方案，并在youtube-8m数据集中取得较大提升。2相关工作在视频分类人物中，NeXtVLAD[1]被证明是一种... 查看详情
经验模式分解emd与集合经验模态分解eemd
...它摆脱了傅里叶变换的局限性。但EMD比较重要的缺点就是模态混叠,为了 查看详情
信号分解-pyemd(代码片段)
...是特别明白，只记录一下我觉得有用的地方 EMD，经验模态分解，是一种信号分解的技术；它提出了一个概念叫基本模态分量IMF，EMD用于处理非平稳信号，可用于任意数据，基于数据本身进行分解；EMD把一个信号分解成多个IMF... 查看详情
python数据分析案例24——基于深度学习的锂电池寿命预测(代码片段)
...同学。原文链接（知网文章C核）：一种基于模态分解和机器学习的锂电池寿命预测方法锂离子电池剩余使用寿命(RUL)是电池健康管理的一个重要指标。本文采用电池容量作为健康状况的指标，使用模态分解和机器... 查看详情
详解主成分分析pca与奇异值分解svd-高维数据可视化以及参数n_components菜菜的sklearn课堂笔记(代码片段)
高维数据的可视化和n_componentsPCA([n_components=None,copy=True,whiten=False,"svd_solver=auto",tol=0.0,"iterated_power=auto",random_state=None],)#n_components:降维后维度的数量，可填正整数、[0,1]浮点数、mleimpo 查看详情
spectrogram函数做短时傅里叶分析
...是时频显微镜，它的用武之地还是在于查看高频在哪一级分解中，进而可以有效滤除一些信号，比如除噪，所以短时傅里叶变换查看瞬时频率正好互补一下。时频分析还认识的不深，一个阶段的想法而已。另外，之前对matlab的扫... 查看详情
用检索做时间序列预测是一种怎样的体验
...复“交流”加入“圆圆的算法笔记”交流群；回复“时间序列“、”多模态“、”迁移学习“、”NLP“、”图学习“、”表示学习“、”元学习“等获取各个领域干货算法笔记~论文标题：RetrievalBasedTimeSeriesForecasting下载... 查看详情