原文:拓端數據|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 原文出處:拓端數據部落公眾號 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的不確定性區間。另外,完全的貝葉斯推斷也可以以增加計算量為代價。然后,不確定性區間的上限和下限值可以作為每個時間點的離群點閾值。首先, ...

2021-06-09 17:32 0 927 推薦指數:

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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
時間序列預測模型Prophet

prophet 算法簡介:     從官網的介紹來看,Facebook 所提供的 prophet 算法不僅可以處理時間序列存在一些異常值的情況,也可以處理部分缺失值的情形,還能夠幾乎全自動地預測時間序列未來的走勢。從論文上的描述來看,這個 prophet 算法是基於時間序列分解和機器學習的擬合 ...

Wed Nov 18 01:23:00 CST 2020 0 494
數據tecdat:Python | 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
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
 
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