Pastas是一个用于处理、模拟和分析水文时间序列的开源Python软件包。其面向对象的结构使得用户能够快速实现新的模型组件,并利用内置的优化、可视化和统计分析工具进行时间序列模型的创建、校准和分析。详细文档和示例可以在Pastas的专用网站上找到,例如在文档网站的examples目录中。使用Pastas的工作示例笔记本可以在MyBinder中查看和编辑,专用的GitHub存储库还提供了使用Pastas的出版物列表。用户可以通过Github讨论解决与Pastas相关的问题,并提出错误、功能请求或其他改进,提交问题或拉取请求将仅在存储库的开发分支(dev)上进行接受。查看文档网站上的“开发人员”部分可以获取有关如何为Pastas做出贡献的更多信息。
Pastas 水文时间序列分析的Python开源框架
相关推荐
ARMA模型时间序列分析Python代码
使用Python代码对时间序列数据进行ARMA模型分析。
统计分析
22
2024-04-29
Python编程中的SARIMA模型时间序列分析
在Python编程中,使用SARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种模型可以在jupyter notebook等编辑器中实现,适合想要了解SARIMA模型工作流程和代码实现的朋友。
数据挖掘
16
2024-07-16
混沌时间序列分析与预测工具箱开源版
混沌时间序列与预测工具箱的开源版,功能真挺全的,从生成混沌序列到 RBF、Volterra 预测一整套全给你安排上了。用ChaosAttractorsMain_Lorenz.m就能搞出 Lorenz 吸引子,点一下就能跑。哦对了,像DelayTime_OthersMain_AutoCorrelation.m这种求延迟时间的脚本也都有,拿来直接用就行。
工具箱的结构也清晰,每个步骤都拆开写了,比如求Lyapunov指数你就看LargestLyapunov_RosensteinMain_LargestLyapunov_Rosenstein1.m这几个脚本,方法还挺细的,小数据量啥的也考虑到了。调试
算法与数据结构
0
2025-06-14
Python中ARIMA模型的时间序列数据分析
在Python环境下,利用ARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种分析通常在jupyter notebook等编辑器中完成,适合想深入了解ARIMA模型和其代码实现的人群。
统计分析
13
2024-07-17
SAS时间序列分析
SAS 的时间序列,属于那种你用过一次就觉得“哦,原来可以这么干”的工具。它其实不难理解,就是把一堆按时间排的数拿来,去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。基本原理也不复杂。SAS 的套路是:先看趋势,再看波动,再加点统计方法,比如加权平均。简单来说,就是过去数据给多点权重,新数据靠后点,但整体来说,模型还蛮好调的。你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测,前者更偏向结构化数据,后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求,用 LSTM 就挺合适。还有一些不错的参考资料我也整理出来了,像ForecastXGB的结合方式,还有用MATLAB实现的 CNN-B
统计分析
0
2025-06-25
时间序列分析预测法
时间序列分析预测法分为三类:
平滑预测法:采用移动平均和指数平滑方法,平滑原始数据趋势线。
趋势外推预测法:利用历史数据拟合趋势函数,预测未来趋势。
平稳时间序列预测法:估计模型参数,根据历史数据预测未来值。
算法与数据结构
21
2024-05-24
股票时间序列分析教程
如果你对股票数据感兴趣,这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测,覆盖面相当广。比如,你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势,也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据,什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是,还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势,还是优化投资策略,这份资料都挺适合你。
数据挖掘
0
2025-06-18
Matlab时间序列分析代码
时间序列数据分析的Matlab实现代码。
Matlab
12
2024-07-27
R语言时间序列分析
利用全国卷烟销量数据,采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型,并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。
算法与数据结构
16
2024-05-13