原文:拓端tecdat|Python對商店數據進行lstm和xgboost銷售量時間序列建模預測分析

原文鏈接:http: tecdat.cn p 在數據科學學習之旅中,我經常處理日常工作中的時間序列數據集,並據此做出預測。 我將通過以下步驟: 探索性數據分析 EDA 問題定義 我們要解決什么 變量識別 我們擁有什么數據 單變量分析 了解數據集中的每個字段 多元分析 了解不同領域和目標之間的相互作用 缺失值處理 離群值處理 變量轉換 預測建模 LSTM XGBoost 問題定義 我們在兩個不同的表 ...

2020-11-13 12:38 0 765 推薦指數:

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數據tecdat|使用Python中Keras的LSTM遞歸神經網絡進行時間序列預測

原文鏈接 :http://tecdat.cn/?p=19542 時間序列預測問題是預測建模問題中的一種困難類型。 與回歸預測建模不同,時間序列還增加了輸入變量之間序列依賴的復雜性。 用於處理序列依賴性的強大神經網絡稱為 遞歸神經網絡。長短期記憶網絡 ...

Thu Feb 11 07:03:00 CST 2021 0 838
tecdat|PythonLSTM長短期記憶神經網絡對不穩定降雨量時間序列進行預測分析

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23544 原文出處:數據部落公眾號 下面是一個關於如何使用長短期記憶網絡(LSTM)來擬合一個不穩定的時間序列的例子。 每年的降雨量數據可能是相當不穩定的。與溫度不同,溫度通常在四季中表現出明顯的趨勢,而雨量作為一個時間序列可能是相當 ...

Sat Aug 28 20:10:00 CST 2021 0 112
tecdat|python3用ARIMA模型進行時間序列預測

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12260 ARIMA模型是一種流行的且廣泛使用的用於時間序列預測的統計方法。 ARIMA是首字母縮寫詞,代表自動回歸移動平均。它是一類模型,可在時間序列數據中捕獲一組不同的標准時間結構。 在本教程中,您將發現如何使用Python開發用於 ...

Thu Apr 23 00:41:00 CST 2020 0 2502
tecdat:Python 用ARIMA、GARCH模型預測分析股票市場收益率時間序列

原文鏈接: http://tecdat.cn/?p=24092 原文出處:數據部落公眾號 前言 在量化金融中,我學習了各種時間序列分析技術以及如何使用它們。 通過發展我們的時間序列分析 (TSA) 方法組合,我們能夠更好地了解已經發生的事情,並對未來做出更好、更有利的預測。示例應用 ...

Tue Nov 02 00:39:00 CST 2021 0 903
數據tecdatPython | ARIMA時間序列模型預測航空公司的乘客數量

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=20742 時間序列 被定義為一系列按時間順序索引的數據點。時間順序可以是每天,每月或每年。 以下是一個時間序列示例,該示例說明了從1949年到1960年每月航空公司的乘客數量。 時間序列預測 時間序列預測是使用統計模型 ...

Wed Mar 03 23:03:00 CST 2021 0 338
tecdat|R語言ARIMA集成模型預測時間序列分析

本文我們使用4個時間序列模型對每周的溫度序列建模。第一個是通過auto.arima獲得的,然后兩個是SARIMA模型,最后一個是Buys-Ballot方法。 我們使用以下數據 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...

Fri Nov 12 01:13:00 CST 2021 0 119
數據|Python中用Prophet模型對天氣時間序列進行預測與異常檢測

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=22673 原文出處:數據部落公眾號 方法 Prophet異常檢測使用了Prophet時間序列預測。基本的Prophet模型是一個可分解的單變量時間序列模型,結合了趨勢、季節性和節假日效應。該模型預測還包括一個圍繞估計的趨勢部分 ...

Thu Jun 10 01:32:00 CST 2021 0 927
數據tecdat|matlab使用長短期記憶(LSTM)神經網絡對序列數據進行分類

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=19751 本示例說明如何使用長短期記憶(LSTM)網絡對序列數據進行分類。 要訓​​練深度神經網絡對序列數據進行分類,可以使用LSTM網絡。LSTM網絡使您可以將序列數據輸入網絡,並根據序列數據的各個時間進行預測。 本示例使用日語 ...

Thu Feb 11 07:13:00 CST 2021 0 1429
 
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