https://zh.gluon.ai/chapter_recurrent-neural-networks/lang-model.html 翻译自： https://stackabuse.c ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 ...

时间序列预测的五种策略 简 介 时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。 通常，时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“单步预测”，因为仅要预测一个时间步 ...