目前時(shí)間序列領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)集有6個(gè)，分別是Electricity、ETT、Exchange、ILI、Traffic、Weather，涵蓋了用電量、溫度、外匯、流感、交通和天氣領(lǐng)域,本文共包含6大類時(shí)間序列研究方向，21+論文標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集以及支持標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的1份SOTA時(shí)間序列完整項(xiàng)目源碼，助力時(shí)序領(lǐng)域的漲點(diǎn)與創(chuàng)新！

無償分享給大家，歡迎掃碼獲取。

1. Electricity

電力數(shù)據(jù)集包含了320位客戶從2016年7月至2019年7月每小時(shí)的電力消耗情況，數(shù)據(jù)集第一列給出了時(shí)間戳，其實(shí)時(shí)間本身也是非常重要的特征，NIPS24就有一篇專門研究時(shí)間戳的文章還挺有意思的。

【數(shù)據(jù)情況】數(shù)據(jù)集沒有丟失的值，每1H的數(shù)值以kW為單位，數(shù)據(jù)時(shí)間段為2016/07/01 2:00—2019/07/02 1:00，共26304條數(shù)據(jù)。所有時(shí)間標(biāo)簽都以葡萄牙小時(shí)為單位。所有天都有24點(diǎn)數(shù)據(jù)（24*4）。每年3月的時(shí)間變化日（23個(gè)小時(shí)），凌晨1點(diǎn)到凌晨2點(diǎn)之間的值對所有點(diǎn)都為零。每年10月的時(shí)間變化日（25個(gè)小時(shí)），凌晨1點(diǎn)到2點(diǎn)之間的值合計(jì)兩個(gè)小時(shí)的消耗量。

2. weather

2020 年全年每 10 分鐘記錄一次天氣，其中包含氣溫、濕度等 21 項(xiàng)氣象指標(biāo)。

【數(shù)據(jù)簡介】Jena Climate時(shí)間序列數(shù)據(jù)集中基于多變量的歷史氣象數(shù)據(jù)，對氣溫變化的趨勢進(jìn)行預(yù)測

【數(shù)據(jù)情況】變量個(gè)數(shù)：21，時(shí)間步：52696 個(gè)樣本，時(shí)間粒度：10分鐘，包括2020年至 2021年Weather Station, Max Planck Institute for Biogeochemistry in Jena, Germany的天氣要素?cái)?shù)據(jù)，包括溫度、壓力、濕度等14個(gè)特征指標(biāo)。

掃碼獲取數(shù)據(jù)集

3. ETT

ETT是英文“Electricity Transformer Temperature”縮寫，即 “電力變壓器溫度”，數(shù)據(jù)集有小時(shí)級別ETTh1、ETTh2和分鐘級別ETTm1、ETTm2，所以總共四個(gè)數(shù)據(jù)表。ETT時(shí)間范圍為2016年7月至2018年7月，涵蓋電力變壓器負(fù)載和油溫等信息，可用于分析電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)，為研究電力變壓器相關(guān)問題以及模型訓(xùn)練評估等提供了重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

【數(shù)據(jù)背景】電力分配問題是指根據(jù)其連續(xù)使用情況將電力分配到不同區(qū)域。然而，預(yù)測特定區(qū)域的未來需求是困難的，因?yàn)樗鼤S著工作日、節(jié)假日、季節(jié)、天氣、溫度等因素而變化。然而，目前沒有現(xiàn)有方法能夠基于超長期真實(shí)世界數(shù)據(jù)進(jìn)行長期預(yù)測，并且具有高精度。任何錯(cuò)誤的預(yù)測都可能損害電力變壓器。因此，目前沒有有效的預(yù)測未來電力使用的方法，我們搭建了一個(gè)真實(shí)世界平臺，并收集了2年的數(shù)據(jù)，預(yù)測電力變壓器的油溫并研究極端負(fù)載能力。

【字段說明】數(shù)據(jù)集使用.csv格式保存，共包含8維特征，包括數(shù)據(jù)點(diǎn)的記錄日期、預(yù)測值“油溫”以及6個(gè)不同類型的外部負(fù)載值，其中第一行是數(shù)據(jù)頭，包括了"HUFL"、"HULL"、"MUFL"、"MULL"、"LUFL"、"LULL"和"OT"，每一列的詳細(xì)意義如下：

4. ILI疾病數(shù)據(jù)集

包括 2002 年至 2021 年美國疾病控制和預(yù)防中心每周數(shù)據(jù)。描述了患有流感疾病的患者與患者數(shù)量的比率。（WEIGHTED ILI：加權(quán)比率，UNWEIGHTED ILI：非加權(quán)比率，AGE 0-4：0-4歲患者數(shù)量，AGE 5-24：5-24歲患者數(shù)量，ILITOTAL：患有流感疾病的患者總數(shù)，NUM. OF PROVIDERS：提供人數(shù)，OT：患者數(shù)量）

5. Exchange

【數(shù)據(jù)情況】金融外匯相關(guān)的數(shù)據(jù)集其實(shí)是比較難預(yù)測的，這里收集了 1990 年至 2016 年 8 個(gè)國家的每日匯率（國家編號從0-6-OT，0：澳大利亞匯率，1：英國匯率，2：加拿大匯率，3：瑞士匯率，4：中國匯率，5：日本匯率，6：新西蘭匯率，OT：新加坡匯率）。

掃碼獲取數(shù)據(jù)集

6. Traffic

【數(shù)據(jù)情況】數(shù)據(jù)集沒有丟失值，每1H的數(shù)值顆粒度，數(shù)據(jù)時(shí)間段為2016/07/01 02:00—2018/07/02 01:00，共17544條數(shù)據(jù)，包含 2015 年至 2016 年舊金山高速公路傳感器記錄的每小時(shí)數(shù)據(jù)，數(shù)值描述了不同傳感器測量的道路占用率（介于0和1之間）。

周期性非常明顯，有些類似“異常值”的點(diǎn)，但是否是異常值并不能直接下結(jié)論，因?yàn)樵谔囟ü?jié)假日，確實(shí)會出現(xiàn)集中放假，集中外出的情況，所以最近的一些研究就從時(shí)間戳的角度做工作，強(qiáng)化這方面的特征。

本文同樣整理了80篇時(shí)序+擴(kuò)散模型篇代表性的paper。同樣免費(fèi)，歡迎掃碼下載。