原文链接:http://tecdat.cn/?p=7327 您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索 先知最适合每日定期数据以及至少一年的历史数据。 我们将使用SQL处理每天要预测的数据: 现在,我们每天都有 ...
原文链接:http: tecdat.cn p 预测通常被认为是报告的自然发展。报告可以帮助我们回答,发生了什么事 预测有助于回答下一个逻辑问题,将会发生什么 Prophet的目的是 使专家和非专家可以更轻松地进行符合需求的高质量预测。 您将学习如何使用Prophet 在Python中 解决一个常见问题:预测下一年公司的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最适合每日定期数据以及至少一年的历史数 ...
2019-10-17 16:00 0 539 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=7327 您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索 先知最适合每日定期数据以及至少一年的历史数据。 我们将使用SQL处理每天要预测的数据: 现在,我们每天都有 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6663 此示例中,神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期 ...
趋势进行预测。在本文中,您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 数据集 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22673 原文出处:拓端数据部落公众号 方法 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型,结合了趋势、季节性和节假日效应。该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分 ...
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 ...
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 ...
LSTM(long short-term memory)长短期记忆网络是一种比较老的处理NLP的模型,但是其在时间序列预测方面的精度还是不错的,我这里以用“流量”数据为例进行时间序列预测。作者使用的是pytorch框架,在jupyter-lab环境下运行。 导入必要的包 加载数据集 ...
prophet 算法简介: 从官网的介绍来看,Facebook 所提供的 prophet 算法不仅可以处理时间序列存在一些异常值的情况,也可以处理部分缺失值的情形,还能够几乎全自动地预测时间序列未来的走势。从论文上的描述来看,这个 prophet 算法是基于时间序列分解和机器学习的拟合 ...