一个包含澳大利亚36个月每月旅游人数的多变量时间序列。这些数字按地区（“NSW”、“VIC”、“QLD”、“SA”、“WA”、“TAS”、“NT”）、原因（“Hol”、“VFR”、“Bus”、“Oth”）、（地区，原因）对以及（地区，原因，<城市>）元组进行细分，其中<城市>可以是“城市”或“非城市”。

这是澳大利亚旅游数据集的增强版本，可在 [1] 中获取，我们预先计算了每个区域的组别（在原始数据集中不可用）。

引用

1: https://robjhyndman.com/publications/hierarchical-tourism/

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

load()¶

将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.ETTh1Dataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

1个变电站的1台电力变压器的数据，包括负载、油温。数据集的时间范围从2016年7月到2018年7月，每小时记录一次。来源：[1] [2]

字段描述：

日期: 记录的日期
HUFL: 高利用负荷
HULL: 高无用负载
MUFL: 中等有用载荷
MULL: 中等无用负载
LUFL: 低有效载荷
LULL: 低效无用负载
OT: 油温 (目标)

引用

1: https://github.com/zhouhaoyi/ETDataset
2: https://arxiv.org/abs/2012.07436

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.ETTh2Dataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

1个变电站的1台变压器的数据，包括负载、油温。数据集的时间范围从2016年7月到2018年7月，每小时记录一次。来源：[1] [2]

字段描述：

日期: 记录的日期
HUFL: 高利用负荷
HULL: 高无用负载
MUFL: 中等有用载荷
MULL: 中等无用负载
LUFL: 低有效载荷
LULL: 低效无用负载
OT: 油温 (目标)

引用

1: https://github.com/zhouhaoyi/ETDataset
2: https://arxiv.org/abs/2012.07436

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

load()¶

将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.ETTm1Dataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

1个变电站的1台电力变压器的数据，包括负载、油温。数据集范围从2016/07到2018/07，每15分钟记录一次。来源：[1] [2]

字段描述：

日期: 记录的日期
HUFL: 高利用负荷
HULL: 高无用负载
MUFL: 中等有用载荷
MULL: 中等无用负载
LUFL: 低有效载荷
LULL: 低效无用负载
OT: 油温 (目标)

引用

1: https://github.com/zhouhaoyi/ETDataset
2: https://arxiv.org/abs/2012.07436

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

load()¶

将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.ETTm2Dataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

1个变电站的1台电力变压器的数据，包括负载、油温。数据集范围从2016年7月至2018年7月，每15分钟记录一次。来源：[1] [2]

字段描述：

日期: 记录的日期
HUFL: 高利用负荷
HULL: 高无用负载
MUFL: 中等有用载荷
MULL: 中等无用负载
LUFL: 低有效载荷
LULL: 低效无用负载
OT: 油温 (目标)

引用

1: https://github.com/zhouhaoyi/ETDataset
2: https://arxiv.org/abs/2012.07436

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

load()¶

将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.ElectricityConsumptionZurichDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

苏黎世市家庭和小型企业（低压）以及企业和服务业（中压）的电力消耗 [1]，每15分钟记录一次数值。

电力消耗与苏黎世市三个不同气象站记录的天气测量数据相结合，频率为每小时一次 [2]。缺失的时间戳用NaN填充。原始天气数据每小时记录一次。在将特征添加到电力消耗之前，数据被重新采样为15分钟频率，并插值缺失值。

为了简化数据集，来自 Zch_Schimmelstrasse 和 Zch_Rosengartenstrasse 气象站的数据被丢弃，只保留 Zch_Stampfenbachstrasse 站记录的数据。

两个数据源都在持续更新，但此数据集仅重新训练2015-01-01至2022-08-31之间的值。时间索引已从CET时区转换为UTC。

组件描述：

Value_NE5 : 家庭与中小企业电力消耗（低电压，电网等级7），单位为千瓦时
Value_NE7 : 商业和服务业的电力消耗（中压，电网等级5），单位为千瓦时
Hr [%Hr] : 相对湿度
RainDur [分钟] : 降水持续时间（每小时记录转换为每15分钟记录时除以4）
T [°C] : 温度
WD [°] : 风向
WVv [m/s] : 风矢量速度
p [hPa] : 气压
WVs [m/s] : 风标量速度
StrGlo [W/m²] : 全球太阳辐照度

注意：在2018年之前，标量速度是根据30分钟的矢量数据计算的。

引用

1: https://data.stadt-zuerich.ch/dataset/ewz_stromabgabe_netzebenen_stadt_zuerich
2: https://data.stadt-zuerich.ch/dataset/ugz_meteodaten_stundenmittelwerte

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

load()¶

将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.ElectricityDataset(multivariate=True)[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

以15分钟采样率记录一个家庭电力消耗的测量数据。记录了370个客户的消耗量，单位为千瓦。来源：[1]

加载此数据集将提供一个包含370列的多变量时间序列，每户一列。以下代码可用于将数据集转换为单变量时间序列列表，每户一个。

引用

1: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ElectricityLoadDiagrams20112014

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

参数: multivariate (bool) – 是否返回一个单一的多变量时间序列 - 如果为 False，则返回一个单变量时间序列列表。默认为 True。

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.EnergyDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

来自 [1] 的小时能量数据集。

包含一个时间序列，该序列有28个每小时的数据点，时间范围从2014-12-31 23:00:00到2018-12-31 22:00:00。

引用

1: https://www.kaggle.com/nicholasjhana/energy-consumption-generation-prices-and-weather

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

load()¶

将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.ExchangeRateDataset(multivariate=True)[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

包括澳大利亚、英国、加拿大、瑞士、中国、日本、新西兰和新加坡在内的八个国家的每日汇率集合，时间范围从1990年到2016年。不幸的是，日期方面存在一些不一致，因此生成的TimeSeries是整数索引的。来源：[1]

引用

1: https://github.com/laiguokun/multivariate-time-series-data

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

参数: multivariate (bool) – 是否返回一个单一的多变量时间序列 - 如果为 False，则返回一个单变量时间序列列表。默认为 True。

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

load()¶

将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.GasRateCO2Dataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

Gas Rate CO2 数据集两个成分，长度 296（整数时间索引）

方法

load()

将数据集加载到内存中，作为时间序列。

load()¶

将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.HeartRateDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

该系列包含来自单个受试者的1800个均匀间隔的瞬时心率测量值。测量值（以每分钟心跳次数为单位）以0.5秒的间隔进行，因此每个系列的长度正好是15分钟。

这是 [1] 中的系列1。它使用整数时间索引。

引用

1: http://ecg.mit.edu/时间序列/

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.ILINetDataset(multivariate=True)[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

ILI 描述了因流感样疾病就诊的患者数量和患者总数。它包括了从1997年到2022年美国疾病控制和预防中心每周的数据。来源：[1] [2] [3] [4]

组件描述：

% 加权ILI：每周报告的因ILI就诊于医疗保健提供者的患者特定州数据的合并
按州人口加权
% 未加权ILI：每个报告的因ILI就诊于医疗保健提供者的患者数据的各州特定数据合并
按周统计，不考虑各州人口
年龄 0-4: 0 至 4 岁之间的患者人数
年龄 25-49: 25 至 49 岁之间的患者人数
年龄 25-64: 25 至 64 岁之间的患者人数
年龄 5-24: 5 至 24 岁之间的患者人数
年龄 50-64: 50 至 64 岁之间的患者人数
年龄65岁及以上: 65岁及以上患者的数量
ILITOTAL: 流感样病例总数。在本系统中，流感样病例定义为发热（体温达到100°F [37.8°C]）
或更严重）以及咳嗽和/或喉咙痛
提供者数量：门诊医疗服务提供者数量
总患者数: 患者总数

引用

1: https://gis.cdc.gov/grasp/fluview/fluportaldashboard.html
2: https://www.cdc.gov/flu/weekly/overview.htm#Outpatient
3: https://arxiv.org/pdf/2205.13504.pdf
4: https://gis.cdc.gov/grasp/fluview/FluViewPhase2QuickReferenceGuide.pdf

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.IceCreamHeaterDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

2004年1月至2020年6月期间加热器和冰淇淋的月销售量。

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.MonthlyMilkDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

1962年1月至1975年12月间每月牛奶产量（每头牛磅数）

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.MonthlyMilkIncompleteDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

1962年1月至1975年12月期间每头奶牛的月产奶量（以磅为单位）。包含一些缺失值。

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.SunspotsDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

月度太阳黑子数, 1749 - 1983

1749年至1983年的月平均相对太阳黑子数。1960年前由苏黎世瑞士联邦天文台收集，之后由东京天文台收集。

来源：[1]

引用

1: https://www.rdocumentation.org/packages/datasets/versions/3.6.1/topics/sunspots

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.TaxiNewYorkDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

纽约出租车乘客，2014年7月至2015年1月。数据包括按30分钟间隔汇总的出租车乘客总数。单变量时间序列。来源：[1]

引用

1: https://www.kaggle.com/code/julienjta/nyc-taxi-traffic-analysis

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。

引发: DatasetLoadingException – 如果加载失败（MD5校验和不正确，下载失败，从磁盘读取失败）
返回: time_series – 包含数据集的 TimeSeries 对象
返回类型: TimeSeries

class darts.datasets.TaylorDataset[源代码]¶

基类：DatasetLoaderCSV

2000年6月5日星期一至2000年8月27日星期日英格兰和威尔士的每半小时电力需求。在Taylor (2003) [R0041d9a8a6dc-1]_中讨论，并由James W Taylor [R0041d9a8a6dc-2]_慷慨提供。单位：兆瓦（使用整数时间索引）。

引用

1: Taylor, J.W. (2003) 短期电力需求预测使用双季节性指数平滑法。《运筹学杂志》, 54, 799-805.
2: https://www.rdocumentation.org/packages/forecast/versions/8.13/topics/taylor

方法

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。

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将数据集加载到内存中，作为时间序列。如果数据集尚未存在，则下载数据集。