时间序列预测的方法
时间序列预测的方法
时间序列预测的7种方法 – 标点符https://www.biaodianfu.com/python-time-series-forecasting-methods.html移动平均法：
rolling函数比较好用
详解pandas中的rolling - 古明地盆 - 博客园这次我们聊一聊pandas中的rolling函数，这个函数可以被Series对象调用，也可以被DataFrame对象调用，这个函数主要是用来做移动计算的。 举个栗子，假设我们有10天的销售额，我们想每https://www.cnblogs.com/traditional/p/13776180.htmlPython实现移动平均数_夜深人静后的码农-CSDN博客_python 移动平均首先，什么是移动平均数呢？（来自百度百科）若依次得到测定值时，按顺序取一定个数所做的全部算术平均值。 例如等是移动平均值详细可以点击此处链接Python中是如何实现呢？Python中有个一个现有的类， deque.这个一个双向队列。我们知道，队列具有先进先出的特点。算法原理是：假设一组数据是：[40, 30, 50, 46, 39, 44]1、首先可以...https://blog.csdn.net/sxb0841901116/article/details/100583434?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~aggregatepage~first_rank_ecpm_v1~rank_aggregation-6-100583434.pc_agg_rank_aggregation&utm_term=python+%E7%A7%BB%E5%8A%A8%E5%B9%B3%E5%9D%87%E7%AE%97%E6%B3%95&spm=1000.2123.3001.4430
指数平滑法：
时间序列数据之三阶指数平滑法以及python代码实现_Peter清风-CSDN博客三阶指数平滑(holt-winters)适用：三阶指数平滑法针对有趋势也有季节性的序列。当一个序列在每个固定的时间间隔中都出现某种重复的模式，就称之具有季节性特征，而这样的一个时间间隔称为一个季节(理解：比如说在一个周内，销量呈现出重复的模式)。一个季节的长度k为它所包含的序列点个数。二次指数平滑考虑了序列的baseline和趋势，三次就是在此基础上增加了一个季节分量。类似于趋势分量，对季...https://blog.csdn.net/qq_34783311/article/details/84723480时间序列数据之一阶指数平滑法以及python代码实现_Peter清风-CSDN博客_指数平滑法python基本概念时间序列数据：是指一个数据序列，在时域上存在相互依赖的关系前提假设：时间序列分析一般假设我们获得的数据在时域上具有一定的相互依赖关系，例如股票价格在t时刻很高，那么在t+1时刻价格也会比较高（跌停才10%）；如果股票价格在一段时间内获得稳定的上升，那么在接下来的一段时间内延续上升趋势的概率也会比较大。目标：（1）发现这种隐含的依赖关系，并增加我们对此类时间序列的理解；（2）对...https://blog.csdn.net/qq_34783311/article/details/84708360?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163516281816780264065997%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=163516281816780264065997&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-2-84708360.pc_search_result_control_group&utm_term=%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%8C%87%E6%95%B0%E5%B9%B3%E6%BB%91%E6%B3%95python&spm=1018.2226.3001.4187