在初始概念篇中,我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成,本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。分解的使用场景有很多,比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性,或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性,让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。 加法和乘法时间序列 ...
利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况。比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的。 什么是时间序列 时间序列,是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合,比如每 分钟记录的收费口车流量,或者每年记录的药物销量都是时间序列。 时间序列的类型 根据时间间隔的不同,时间序列可以是按年度 Annual 季度 月度 周 小时 分钟 秒 ...
2020-06-02 16:33 0 1338 推荐指数:
在初始概念篇中,我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成,本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。分解的使用场景有很多,比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性,或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性,让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。 加法和乘法时间序列 ...
本文以航司乘客数预测的例子来组织相关时间序列预测的代码,通过了解本文中的代码,当遇到其它场景的时间序列预测亦可套用。 航司乘客数序列 预测步骤 预测结果 完整代码 小结 陆陆续续写了10篇时间序列相关的文章了,本系列主要是应用为主,包括初识概念、时间序列数据 ...
本篇介绍时间序列预测常用的ARIMA模型,通过了解本篇内容,将可以使用ARIMA预测一个时间序列。 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称。 ARIMA是一种基于时间序列历史值 ...
转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1646121 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称。 ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史 ...
本文将介绍如何通过python来读取、展现时间序列数据。 读取 时间序列数据一般用cvs等电子表格的形式存储,这里以cvs为例: 可视化 本篇介绍了时间序列的一般数据格式和基于python的可视化方法,下一篇将介绍时间序列的分解方法,目的是通过分解出的时间序列 ...
有的时候,一些时刻或连续时间段内的值无法采集到,或者本身就没有值,本文将介绍如何处理这种情况。 一般而言,有以下几种方法: 对所有的缺失值用零填充。 前向填充:比如用周一的值填充缺失的周二的值 后向填充:比如用周二的值填充缺失的周一的值 采用n最近 ...
本文介绍一种方法,帮助我们了解一个时间序列是否可以预测,或者说了解可预测能力有多强。 Sample Entropy (样本熵) Sample Entropy是Approximate Entropy(近似熵)的改进,用于评价波形前后部分之间的混乱程度, 熵越大,乱七八糟的波动越多,越 ...
目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量 ...