原文:使用RNN预测时间序列

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2020-08-08 15:42 0 1537 推荐指数:

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基于 Keras 用深度学习预测时间序列

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合“窗口法” 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series ...

Mon Feb 05 07:30:00 CST 2018 0 8193
拓端tecdat|R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析

本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的,然后两个是SARIMA模型,最后一个是Buys-Ballot方法。 我们使用以下数据 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...

Fri Nov 12 01:13:00 CST 2021 0 119
R语言实现多线性回归模型预测时间序列数据 MLR models in R

<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱(比如博主)利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型; --><!--定义:人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系 ...

Fri Jun 07 03:07:00 CST 2019 0 1356
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 ...

Tue May 05 03:52:00 CST 2020 0 1594
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 ...

Tue Jul 18 01:25:00 CST 2017 0 2612
 
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