优秀的统计学者,首先得具有良好的数学建模素养,再之是具备侦查数据的能力,其次是统计学实验的积累,最后才是统计学知识的储备。时间序列预测是一个非常有趣的课题,能使用时序预测的实际问题几乎涉及我们生活、工作、科研等方方面面。如:天气预报、股市预测、产品推荐、水文预报、计算机技术、空间技术(如:多时 ...
面试思路拓展 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势 各种实际的背景该如何去预测时间序列 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢 传统的做法是提取 个单位时间的数据作为特征进行预测 举个例子进行分析,比如每天都有口香糖的销量,那么如何通过几周的数据预测明天的数据, 就可以选择前 天的数据作为特征,从而预测明天的数据, 通过构建特征, ...
2016-11-20 19:38 0 9276 推荐指数:
优秀的统计学者,首先得具有良好的数学建模素养,再之是具备侦查数据的能力,其次是统计学实验的积累,最后才是统计学知识的储备。时间序列预测是一个非常有趣的课题,能使用时序预测的实际问题几乎涉及我们生活、工作、科研等方方面面。如:天气预报、股市预测、产品推荐、水文预报、计算机技术、空间技术(如:多时 ...
引言 时间序列建模的主要目标之一就是对时间序列未来取值的预测. 而另一个最重要的目标即是对预测精确性的评估. 可以说之前的所有知识都是为预测与评估作准备的. 所谓预测就是利用已观测样本数据,对未来某时刻的取值进行估计. 对时间序列预测,基于这样一个假设: 已观测信息包含时间序列模型的所有信息 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23544 原文出处:拓端数据部落公众号 下面是一个关于如何使用长短期记忆网络(LSTM)来拟合一个不稳定的时间序列的例子。 每年的降雨量数据可能是相当不稳定的。与温度不同,温度通常在四季中表现出明显的趋势,而雨量作为一个时间序列可能是相当 ...
根据预测的时间跨度的长短,电力负荷预测(以下简称负荷预测)问题可以粗略分为长期和短期的预测。由于不同应用场景中对时间跨度的需求不同,对“长期”和“短期”的定义也有所不同。例如,国家电网发展战略制定者将三十到五十年视为长期,而将三十年以下视为短期或中期;小型电网决策者视周前预测为长期,小时前预测 ...
1.首先导入数据 2.选择定义日期和事件 3.选择日期 4.选择创建传统模型 5.选择创建传统模型 6.出现预测结果 ...
时间序列分析是作时间序列数据预测的一个重要部分,由于此次实验室竞赛也用到了时间序列分析,就在此说一下平稳性分析以及非平稳处理的方法: 1.判断平稳性 1.1平稳性的定义 (1)严平稳 严平稳 ...
介绍 时间序列(简称TS)被认为是分析领域比较少人知道的技能。(我也是几天前才知道它)。但是你一定知道最近的小型编程马拉松就是基于时间序列发展起来的,我参加了这项活动去学习了解决时间序列问题的基本步骤,在这儿我要分享给大家。这绝对能帮助你在编程马拉松中获得一个合适的模型。 文章之前 ...
1.问题描述 已知[k,k+n)时刻的正弦函数,预测[k+t,k+n+t)时刻的正弦曲线。因为每个时刻曲线上的点是一个值,即feature_len=1,如果给出50个时刻的点,即seq_len=50,如果只提供一条曲线供输入,即batch=1。输入的shape=[seq_len, batch ...