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土耳其宏观经济指标时间序列数据集2007_2020
2025年12月23日 30 103 35
数据集概述 该数据集包含土耳其2007年第一季度至2018年第四季度的季度宏观经济指标,以及2007年1月至2020年1月的月度宏观经济指标,涵盖GDP、通胀、存款利率、汇率、BIST100指数等核心经济变量。 文件详解 文件名称:vericeyreklik.pdf 文件格式:PDF...
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旅游季度数据集
2025年12月18日 30 108 83
数据集概述 本数据集包含用于Kaggle旅游预测竞赛的427个季度时间序列数据,以压缩包形式提供,未进行训练/测试、数据/标签或原始/处理数据的拆分。 文件详解 文件名称:tourism_quarterly_dataset.zip 文件格式:ZIP(.zip) 内容说明:压缩包内包含427个旅游相关的季度时间序列数据,未提供具体字段映射信息 适用场景...
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Kaggle维基百科每日网络流量数据集_含缺失值
2025年12月16日 30 33 2
数据集概述 本数据集是Kaggle维基百科网络流量预测竞赛所用数据,包含十四万五千零六十三条每日时间序列,记录2015年7月1日至2017年9月10日期间一组维基百科页面的点击量或网络流量数据,存在缺失值。 文件详解 文件名称: kaggle_web_traffic_dataset_with_missing_values.zip 文件格式:...
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纽约网约车服务缺失值数据集2018
2025年12月16日 30 183 87
数据集概述 该数据集包含2018年11月26日至12月18日期间,纽约市不同地点Uber和Lyft网约车服务的小时级时间序列数据,涵盖价格、距离、 surge值、API调用量及天气等属性,且数据存在缺失值。 文件详解 文件名称: rideshare_dataset_with_missing_values.zip 文件格式: ZIP (.zip)...
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M4周度时间序列数据集
2025年12月15日 30 209 90
数据集概述 该数据集包含M4预测竞赛中使用的三百五十九个周度时间序列数据,以压缩文件形式提供,未进行训练/测试、数据/标签或原始/处理数据的拆分。 文件详解 文件名称: m4_weekly_dataset.zip 文件格式: ZIP压缩包 内容说明: 压缩包内包含M4预测竞赛使用的三百五十九个周度时间序列数据,未提供具体字段映射信息 适用场景...
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NN5_Weekly_Dataset_Based_银行ATM周度取款量预测完整数据
2025年12月14日 30 166 83
数据集概述 该数据集是NN5预测竞赛使用的每日数据集的聚合版本,包含来自银行领域的111个每周时间序列,目标是预测英国自动取款机(ATM)的每周现金取款量。数据集已对原始缺失值进行处理,后聚合为周度数据。 文件详解 文件名称: nn5_weekly_dataset.zip 文件格式: ZIP压缩包 内容说明:...
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Kaggle维基百科日度网络流量数据集_无缺失值
2025年12月12日 30 83 47
数据集概述 该数据集为Kaggle维基百科网络流量预测竞赛所用数据,包含十四万五千零六十三条日度时间序列,记录了2015年7月1日至2017年9月10日期间一组维基百科页面的访问量或网络流量数据,原始数据的缺失值已被替换为零。 文件详解 文件名称:...
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Kaggle维基百科周度网络流量数据集
2025年12月11日 30 206 48
数据集概述 该数据集是Kaggle维基百科网络流量预测竞赛日度数据集的周度聚合版本,包含十四万五千零六十三条时间序列,记录了2015年7月1日至2017年9月5日期间一组维基百科页面的周度访问量,原始缺失值已被替换为零后聚合。 文件详解 文件名称: kaggle_web_traffic_weekly_dataset.zip 文件格式: ZIP压缩包...
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NN5每日无缺失值数据集
2025年12月11日 30 84 45
数据集概述 该数据集为NN5预测竞赛所用,包含银行领域的111条时间序列数据,记录英国ATM每日现金取款情况。原始数据中的缺失值已通过同周同日全序列中位数替换处理,提供无缺失值的完整数据。 文件详解 文件名称: nn5_daily_dataset_without_missing_values.zip 文件格式: ZIP压缩包 内容说明:...
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外汇高频历史价格数据集
2025年12月10日 30 80 1
数据集概述 本数据集包含全球主要流动性外汇资产(AUDUSD、EURCAD、EURCHF、EURUSD、GBPUSD、USDJPY)的高频历史价格数据,时间范围覆盖2020年3月9日至2022年9月7日,以压缩文件形式存储。 文件详解 该数据集由4个压缩文件组成,具体说明如下: - 压缩文件: -...
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NN5银行领域日度时间序列数据集_含缺失值
2025年12月9日 30 23 14
数据集概述 本数据集为NN5预测竞赛所用,包含英国银行领域111条ATM日度现金取款时间序列数据,存在缺失值,用于预测研究。 文件详解 文件名称:nn5_daily_dataset_with_missing_values.zip 文件格式:ZIP压缩包 内容说明:压缩包内包含NN5预测竞赛使用的银行领域日度时间序列数据,具体字段需解压后查看原始数据文件...
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M4季度时间序列数据集
2025年12月6日 30 195 167
数据集概述 该数据集包含M4预测竞赛中使用的两万四千条季度时间序列数据,为时间序列预测研究提供基础数据支持。 文件详解 文件名称:m4_quarterly_dataset.zip 文件格式:压缩文件(.zip) 文件内容:包含M4预测竞赛所用的两万四千条季度时间序列数据,未提供具体字段信息 适用场景 时间序列预测模型开发与验证...
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小波分解与神经网络的短期风速和功率预测数据集与代码集
2025年12月5日 30 56 16
数据集概述 本数据集包含论文《Wavelet decomposition and neural networks: A potent combination for short term wind speed and power forecasting》所用的数据集与代码集,涵盖风速和功率预测相关的实验数据与实现代码,为复现研究结果提供支持。 文件详解...
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多变量模糊时间序列聚类预测算法代码与数据集
2025年11月30日 30 106 74
数据集概述 该数据集包含发表于《Applied Soft Computing》的论文《基于独立变量线性组合的多变量模糊时间序列聚类预测算法》的配套代码与实验数据,涵盖论文提及的所有数据集及CFTS算法代码,为复现研究结果、验证算法效果提供支持。 文件详解 代码文件: CFTS Code.m:MATLAB代码文件,实现CFTS聚类预测算法...
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改进全球映射预测的新方法数据集
2025年11月29日 30 170 23
数据集概述 本数据集包含Maple软件包TimeS的更新内容,该软件包用于时间序列分析,新增了通过相空间重构改进预测的功能,允许研究者选择不同的提前预测步数,且支持当前版本Maple软件运行。 文件详解 文件名称: TimeS.tar.gz 文件格式: .gz(压缩包格式) 内容说明:...
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时间序列预测中随机森林变量选择论文补充材料
2025年11月27日 30 194 185
数据集概述 本数据集是论文《Variable selection in time series forecasting using random forests》的补充材料,包含用于复现论文研究的相关数据与代码。数据集结构简洁,主要由HTML格式的分析文件和压缩包组成,为验证时间序列预测中随机森林变量选择方法提供支持。 文件详解...
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基于聚类的多变量模糊时间序列预测算法数据集
2025年11月26日 30 54 51
数据集概述 本数据集包含与论文《A clustering based forecasting algorithm for multivariable fuzzy time series using linear combinations of independent...
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呼吸系统压力预测数据集
2025年10月16日 60 208 20
呼吸系统压力预测数据集_Respiratory_System_Pressure_Prediction 数据来源:互联网公开数据 标签:医学, 生物工程, 机器学习, 时间序列预测, 压力预测, 呼吸生理, 数据分析, 深度学习 数据概述: 该数据集包含来自医学研究的数据,记录了模拟呼吸过程中气道压力随时间的变化。主要特征如下:...
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时间序列预测数据集-lindiefan
2025年4月25日 60 183 26
时间序列预测数据集-lindiefan 数据来源:互联网公开数据 标签:时间序列,预测,数据集,机器学习,数据分析,建模,金融,经济 数据概述: 该数据集包含了多种时间序列数据,用于时间序列预测和分析。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围不固定,涵盖了不同长度的时间序列。 地理范围:数据来源多样,包括不同国家和地区的经济,金融,环境等数据。...
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多变量时间序列预测数据集
2025年4月15日 60 109 59
多变量时间序列预测数据集 数据来源:互联网公开数据 标签:时间序列,预测分析,多变量,Facebook Prophet,离线使用,数据科学,机器学习 数据概述: 本数据集提供了一个基于Facebook Prophet包的多变量时间序列预测方法Multi...



