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 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20434 本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ，例如道路上的交通流量， > plot(T,X ...

上篇说明了分解非季节性数据的方法。就是通过TTS包的SMA（）函数进行简单移动平均平滑。让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势。然后再进行时间序列曲线的回归预测。 本次，开始分解季节性时间序列。 一个季节性时间序列中会包含三部分，趋势部分、季节性部分和无规则部分 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25122 原文出处：拓端数据部落公众号 当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。我们可以通过对时间序列进行一阶差分来对其进行平稳化，这将产生一个平稳序列，即零均值白噪声序列。例如，股票的股价遵循随机游走模型，收益序列（价格序列 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本文中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17950 在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。数据集是 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > ...

原文链接 ：http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21757 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随机扰动项的结构 ...