人工智能用于 scipy 等的时间序列分析

如何解决人工智能用于 scipy 等的时间序列分析

几百年前，我用 Fortran 写了一些东西，在时间序列中寻找瞬时峰值的模式，然后是一个相当快的指数衰减，然后是一个峰值和另一个指数衰减，等等，一些健康的顶部的“爆裂”噪音。通过模糊你的眼睛，你可以很容易地将“无信号”数据周期与那些具有非常尖锐的峰值和衰减的“良好”间隔区分开来。峰值具有不同的幅度和衰减率相似但不相同。解决方案 [then] 希望将数据与我及时转换的规定曲线和大约两打 IF 语句最佳关联，以解决不同的尖峰场景等。

同样的问题现在再次出现在我的盘子上，这肯定是人工智能的领域。我想也是一个很好的机会来了解 scipy 想要如何处理它......除了我被困在起点处。我尝试的一切都让我走上了优化之路 |信号 - 和 A_i(exp(-k_i[t-t_i])) |约束 t_i > t_{i-1}。这很好，除了我希望更“现代”的东西。

有什么建议吗？谢谢，T。