# 时间序列预测

**Repository Path**: ma-yongfan/time-series-prediction-

## Basic Information

- **Project Name**: 时间序列预测
- **Description**: 最近做一个关于Nox的时间序列预测，用到了lstm模型，基于Keras，tsfresh，numpy,pandas等包。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2023-09-11
- **Last Updated**: 2023-09-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 时间序列预测

#### 介绍
最近做一个关于Nox的时间序列预测，用到了lstm模型，基于Keras，tsfresh，numpy,pandas等包。

#### 软件架构
软件架构说明
真实数据集比较复杂，也比较大，文本不规范，涉及到了文本化数据，格式处理问题，本项目交出的数据集已经是通过人工能处理处理过的，再通过python脚本进行数据预处理。
主要架构是
1.DATA文件夹存放训练好的Test.h5模型
2. XXXX.csv 对应进行预测的数据集
3. XXXX.ipynb 在jupyter notebook里面运行的脚本文件

#### 安装教程

#环境初始化
- 安装框架flask`pip3 install flask`
- 安装tensorflow，keras等依赖 
> -  `pip3 install tensorflow==1.13.1`
> - `pip3 install keras==2.3.1 `
其它的包比如时间序列分析的包 tsfresh，在运行的时候缺啥补啥吧，比如还用到了tqdm包，查看进度的。


#### 使用说明

    直接下载整个工程，运行ipynb就行了。

#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request


#### 特技

如果对您有用的话,请star一下吧。
nlp方向小硕一枚
#### 参考
https://blog.csdn.net/qq_35649669/article/details/84990183