介绍 时间序列(简称TS)被认为是分析领域比较少人知道的技能。(我也是几天前才知道它)。但是你一定知道最近的小型编程马拉松就是基于时间序列发展起来的,我参加了这项活动去学习了解决时间序列问题的基本步骤,在这儿我要分享给大家。这绝对能帮助你在编程马拉松中获得一个合适的模型。 文章之前 ...
本篇文章将总结时间序列预测方法,并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例,以下是本文将要介绍的方法列表: 使用平滑技术进行时间序列预测 指数平滑 Holt Winters 法 单变量时间序列预测 自回归 AR 移动平均模型 MA 自回归滑动平均模型 ARMA 差分整合移动平均自回归模型 ARIMA 季节性 ARIMA SARIMA 外生变量的时间序列预测 包含外生变量的SARIMAX ...
2022-02-26 11:05 0 1056 推荐指数:
介绍 时间序列(简称TS)被认为是分析领域比较少人知道的技能。(我也是几天前才知道它)。但是你一定知道最近的小型编程马拉松就是基于时间序列发展起来的,我参加了这项活动去学习了解决时间序列问题的基本步骤,在这儿我要分享给大家。这绝对能帮助你在编程马拉松中获得一个合适的模型。 文章之前 ...
时间序列预测的五种策略 简 介 时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。 通常,时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“单步预测”,因为仅要预测一个时间步 ...
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 ...
六大类分析方法概要说明 要使各种结构化的、非结构化的、海量的数据实现标准化、信息化,能够提供业务绩效评估、业务决策支持等要求,我们首先需要进行数据分析。这里笔者整理出了一套针对不同数据分析对象所采用的6大类分析方法,每类里面包含各种小方法。常见的六大类分析方法主要包含:分解主体分析、钻取分析 ...
https://machinelearningmastery.com/multi-step-time-series-forecasting/ Direct Multi-step Forecast Strategy. 同时建多个模型,缺点:没有考虑预测的相邻两个值的相关性 ...
则是利用数据之间的相关性进行预测! 【多说一句】本文主要对时间序列分析中预测类问题下的建模方案进行探 ...
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 ...