原文:用python做時間序列預測十:時間序列實踐-航司乘客數預測

本文以航司乘客數預測的例子來組織相關時間序列預測的代碼,通過了解本文中的代碼,當遇到其它場景的時間序列預測亦可套用。 航司乘客數序列 預測步驟 預測結果 完整代碼 小結 陸陸續續寫了 篇時間序列相關的文章了,本系列主要是應用為主,包括初識概念 時間序列數據可視化 時間序列分解 平穩 非平穩時間序列 時間序列缺失值處理 相關函數圖 偏相關函數圖 滯后圖 時間序列復雜度量化 Granger caus ...

2020-06-16 09:32 1 1694 推薦指數:

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python時間序列預測一:初識概念

利用時間序列預測方法,我們可以基於歷史的情況來預測未來的情況。比如共享單車每日租車,食堂每日就餐人數等等,都是基於各自歷史的情況來預測的。 什么是時間序列時間序列,是指同一個變量在連續且固定的時間間隔上的各個數據點的集合,比如每5分鍾記錄的收費口車流量,或者每年 ...

Wed Jun 03 00:33:00 CST 2020 0 1338
python時間序列預測三:時間序列分解

在初始概念篇中,我們簡單提到了時間序列由趨勢、周期性、季節性、誤差構成,本文將介紹如何將時間序列的這些成分分解出來。分解的使用場景有很多,比如當我們需要計算該時間序列是否具有季節性,或者我們要去除該時間序列的趨勢和季節性,讓時間序列變得平穩時都會用到時間序列分解。 加法和乘法時間序列 ...

Wed Jun 03 00:37:00 CST 2020 0 2988
python時間序列預測9:ARIMA模型簡介

轉自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1646121 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的簡稱。 ARIMA是一種基於時間序列歷史值和歷史 ...

Thu Jul 02 01:31:00 CST 2020 0 915
基於 Keras 用 LSTM 網絡時間序列預測

目錄 基於 Keras 用 LSTM 網絡時間序列預測 問題描述 長短記憶網絡 LSTM 網絡回歸 LSTM 網絡回歸結合窗口法 基於時間步的 LSTM 網絡回歸 在批量訓練之間保持 LSTM 的記憶 在批量 ...

Sat Feb 17 20:55:00 CST 2018 0 5647
python時間序列預測九:ARIMA模型簡介

本篇介紹時間序列預測常用的ARIMA模型,通過了解本篇內容,將可以使用ARIMA預測一個時間序列。 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的簡稱。 ARIMA是一種基於時間序列歷史值 ...

Tue Jun 16 17:30:00 CST 2020 1 10624
時間序列(四) 預測

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 ...

Tue Jul 18 01:25:00 CST 2017 0 2612
時間序列預測

  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 ...

Tue May 05 03:52:00 CST 2020 0 1594
python時間序列預測二:時間序列的一般數據格式和可視化

本文將介紹如何通過python來讀取、展現時間序列數據。 讀取 時間序列數據一般用cvs等電子表格的形式存儲,這里以cvs為例: 可視化 本篇介紹了時間序列的一般數據格式和基於python的可視化方法,下一篇將介紹時間序列的分解方法,目的是通過分解出的時間序列 ...

Wed Jun 03 00:36:00 CST 2020 0 995
 
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