優秀的統計學者,首先得具有良好的數學建模素養,再之是具備偵查數據的能力,其次是統計學實驗的積累,最后才是統計學知識的儲備。時間序列預測是一個非常有趣的課題,能使用時序預測的實際問題幾乎涉及我們生活、工作、科研等方方面面。如:天氣預報、股市預測、產品推薦、水文預報、計算機技術、空間技術(如:多時 ...
介紹 時間序列 簡稱TS 被認為是分析領域比較少人知道的技能。 我也是幾天前才知道它 。但是你一定知道最近的小型編程馬拉松就是基於時間序列發展起來的,我參加了這項活動去學習了解決時間序列問題的基本步驟,在這兒我要分享給大家。這絕對能幫助你在編程馬拉松中獲得一個合適的模型。 文章之前,我極力推薦大家閱讀 基於R語言的時間序列建模完整教程 A Complete Tutorial on Time Ser ...
2017-08-15 13:33 1 5342 推薦指數:
優秀的統計學者,首先得具有良好的數學建模素養,再之是具備偵查數據的能力,其次是統計學實驗的積累,最后才是統計學知識的儲備。時間序列預測是一個非常有趣的課題,能使用時序預測的實際問題幾乎涉及我們生活、工作、科研等方方面面。如:天氣預報、股市預測、產品推薦、水文預報、計算機技術、空間技術(如:多時 ...
引言 時間序列建模的主要目標之一就是對時間序列未來取值的預測. 而另一個最重要的目標即是對預測精確性的評估. 可以說之前的所有知識都是為預測與評估作准備的. 所謂預測就是利用已觀測樣本數據,對未來某時刻的取值進行估計. 對時間序列預測,基於這樣一個假設: 已觀測信息包含時間序列模型的所有信息 ...
基於seq2seq的時間序列預測實驗(轉) https://zhuanlan.zhihu.com/p/39140472 本文使用seq2seq模型來做若干組時間序列的預測任務,目的是驗證RNN這種網絡結構對時間序列數據的pattern的發現能力,並在小范圍內探究哪些pattern是可以被識別 ...
1.首先導入數據 2.選擇定義日期和事件 3.選擇日期 4.選擇創建傳統模型 5.選擇創建傳統模型 6.出現預測結果 ...
本篇文章將總結時間序列預測方法,並將所有方法分類介紹並提供相應的python代碼示例,以下是本文將要介紹的方法列表: 1、使用平滑技術進行時間序列預測 指數平滑 Holt-Winters 法 2、單變量時間序列預測 自回歸 (AR) 移動平均模型 (MA ...
1.問題描述 已知[k,k+n)時刻的正弦函數,預測[k+t,k+n+t)時刻的正弦曲線。因為每個時刻曲線上的點是一個值,即feature_len=1,如果給出50個時刻的點,即seq_len=50,如果只提供一條曲線供輸入,即batch=1。輸入的shape=[seq_len, batch ...
在上一篇文章中,我們簡略介紹了與時間序列相關的應用,這次我們聚焦於時間序列的預測,講講與之相關的那些事。 1. 效果評估 設 y 是時間序列的真實值, yhat 是模型的預測值。在分類模型中由於y是離散的,有很多維度可以去刻畫預測的效果。但現在的y是連續的,工具一下子就少了很多。時間序列里比較 ...
什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全稱叫做自回歸移動平均模型,全稱是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也記作ARIMA(p,d,q),是統計模型(statistic model)中最常見的一種用來進行時間序列 ...