原文:拓端数据|Python中用Prophet模型对天气时间序列进行预测与异常检测

原文链接:http: tecdat.cn p 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的不确定性区间。另外,完全的贝叶斯推断也可以以增加计算量为代价。然后,不确定性区间的上限和下限值可以作为每个时间点的离群点阈值。首先, ...

2021-06-09 17:32 0 927 推荐指数:

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tecdat|python3用ARIMA模型进行时间序列预测

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12260 ARIMA模型是一种流行的且广泛使用的用于时间序列预测的统计方法。 ARIMA是首字母缩写词,代表自动回归移动平均。它是一类模型,可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。 在本教程中,您将发现如何使用Python开发用于 ...

Thu Apr 23 00:41:00 CST 2020 0 2502
时间序列预测模型Prophet

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 ...

Wed Nov 18 01:23:00 CST 2020 0 494
数据tecdat:Python | ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20742 时间序列 被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天,每月或每年。 以下是一个时间序列示例,该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。 时间序列预测 时间序列预测是使用统计模型 ...

Wed Mar 03 23:03:00 CST 2021 0 338
数据tecdat|使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测

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 ...

Thu Feb 11 07:03:00 CST 2021 0 838
 
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