时间序列(四) 预测
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：时间序列连续多步预测方法
https: machinelearningmastery.com multi step time series forecasting Direct Multi step Forecast Strategy. 同时建多个模型，缺点：没有考虑预测的相邻两个值的相关性 Recursive Multi step Forecast Strategy.缺点：预测误差往后迅速积累，数据会很快没有意义 Dir ...
2018-07-13 22:33 0 2258 推荐指数：
相关推荐
时间序列预测
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 ...
用Python进行时间序列预测的7种方法
数据准备 数据集（JetRail高铁的乘客数量）下载. 假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。 依照上面的代码，我们获得了 2012-2014 年两年每个小时的乘客数量。为了解 ...
用Python进行时间序列预测的7种方法
数据准备 数据集（JetRail高铁的乘客数量）下载. 假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。 依照上面的代码，我们获得了 2012-2014 年两年每个小时的乘客数量。为了解 ...
时间序列预测（一）数据的一些处理方法
： 三、趋势和周期 时间序列经过合理的函数变换后都可以被认为是由3个部分叠加而成。分别是趋势项 ...
spss人口预测-时间序列预测
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 ...
转 时间序列预测示例
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 ...
Pytorch-时间序列预测
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 ...