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时间序列模型
【视频】ARIMA
时间序列模型
原理和R语言ARIMAX预测实现案例
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32773原文出处:拓端数据部落公众号分析师:FeierLiARIMA是可以拟合时间序列数据的模型,根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释”给定的时间序列,因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。模型识别模型步骤构造arima模型需要四个步骤:平稳性检验模型
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2023-06-13 23:11
数据挖掘深度学习人工智能算法
Python时间序列分析详细实例(附代码)
目录一、
时间序列模型
简介二、案例分析三、模型构建四、结果分析一、
时间序列模型
简介正常的数据类型分为三种:横截面数据、时间序列数据和面板数据三类。
XIxi_0519
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2023-06-13 04:52
python
时序数据库
时间序列常见模型介绍与实战(SPSS)
文章目录时间序列预备知识
时间序列模型
介绍自回归模型移动平均模型自回归移动平均模型差分自回归移动平均模型季节模型加法模型和乘法模型时间序列预备知识那么什么是时间序列呢,数学上是这么定义的: 设TTT是离散的时间集
浩然然然
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2023-06-12 13:02
统计
数学建模
统计学
自回归滑动平均模型
碳排放预测模型 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的碳排放预测模型(预测未来发展趋势)
长短期记忆神经网络的碳排放预测模型(预测未来发展趋势)研究内容这是数据集的链接:https://github.com/owid/co2-data/blob/master/owid-co2-data.csv使用
时间序列模型
预测二氧化碳以英国为案例研究
算法之旅
·
2023-06-12 01:13
碳排放预测模型(CEPM)
python
LSTM长短期记忆神经网络
时间序列模型
fbprophet使用最基础使用,对未来趋势预测分析
安装fbprophet只介绍ubuntu安装最好使用虚拟环境安装pipinstallfbprophet注:这里会面对很多坑,每台电脑的坑都不一样,看报错和百度解决直接上代码!!!!!!!!!!!!!fromfbprophetimportProphetimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#处理数据,排序等等df=pd.read_csv("60105
wto882dim
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2023-06-12 01:13
Python
Linux
ubuntu
时间序列
模型
fbprophet
趋势预测
python
碳排放预测模型 | Python实现基于传统Holt winter时间序列的碳排放预测模型(预测未来发展趋势)
Holtwinter时间序列的碳排放预测模型(预测未来发展趋势)研究内容这是数据集的链接:https://github.com/owid/co2-data/blob/master/owid-co2-data.csv使用
时间序列模型
预测二氧化碳以英国为案例研究
算法之旅
·
2023-06-12 01:43
碳排放预测模型(CEPM)
python
Holt
winter
碳排放预测模型
碳排放预测模型 | Python实现基于CNN卷积神经网络的碳排放预测模型(预测未来发展趋势)
卷积神经网络的碳排放预测模型(预测未来发展趋势)研究内容这是数据集的链接:https://github.com/owid/co2-data/blob/master/owid-co2-data.csv使用
时间序列模型
预测二氧化碳以英国为案例研究
算法之旅
·
2023-06-12 01:43
碳排放预测模型(CEPM)
python
CNN卷积神经网络
碳排放预测模型
碳排放预测模型 | Python实现基于Prophet网络的碳排放预测模型(预测未来发展趋势)
Prophet网络的碳排放预测模型(预测未来发展趋势)研究内容这是数据集的链接:https://github.com/owid/co2-data/blob/master/owid-co2-data.csv使用
时间序列模型
预测二氧化碳以英国为案例研究
算法之旅
·
2023-06-12 01:41
碳排放预测模型(CEPM)
Prophet
碳排放预测模型
时间序列预测任务的模型选择最全总结
在第一部分,将了解多种时间序列的模型,如经典的
时间序列模型
监督学习模型基于深度学习的模型在第二部分,将建立几个
时间序列模型
来预测股市的应用案例,并了解一些时间序列建模技术。
AbnerAI
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2023-06-11 15:18
人工智能
机器学习
算法
时序数据库
lstm
数学建模系列-预测模型(四)---
时间序列模型
现在我们研究的是
时间序列模型
。分类与普通的数值拟合不同,时间序列的拟合需要考虑多种因素,本质上是一种高级的拟和方式。
Caiersaru
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2023-06-10 06:27
数学建模系列+算法系列
数据建模
python语言的标准库有哪些,python标准库函数有哪些
该库有一系列极好的
时间序列模型
,包括但不限于ARIMA、GARCH和VAR模型。简而言之,PyFlux提供了一个时间序列建模的概率方法。
阳阳2013哈哈
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2023-06-10 03:22
计算机科学
python
开发语言
javascript
[论文分享]TimeMAE:解耦掩码自编码器时间序列的自监督表示
论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.00320代码地址:https://github.com/Mingyue-Cheng/TimeMAE1摘要利用自监督预训练增强基于深度学习的
时间序列模型
的表达能力在
zzz_979
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2023-06-09 09:05
论文分享
深度学习
人工智能
机器学习
马尔科夫链与MCMC方法
因此马尔科夫链在很多
时间序列模型
中得到广泛的应用,比如循环神经网络RNNRNNRNN,隐式马尔科夫模型HMMHMMHMM等,当然MCMCMC
huhubbdd
·
2023-06-08 14:32
贝叶斯
MCMC
马尔可夫链
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的
时间序列模型
。LSTM模型很强大,特别是在保留长期记忆方面。在本文中,你将解决以下
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2023-06-06 23:18
数据挖掘深度学习人工智能算法
Python数据分析实战【二】:用Python对不同的商品销售数据进行预测分析【文末源码地址】
模块获取上一级目录的绝对地址pands读取sqlite3数据库中的数据用sklearn中的线性回归模型预测销售额数据pyecharts绘制柱状图项目背景对于商品的销售额预测,小凡之前尝试过许多方法,比如:
时间序列模型
帅帅的Python
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2023-04-16 22:49
数据分析
pyecharts学习
python基础知识
python
数据分析
11种典型的时间序列回归预测方法大集合——附代码
需要明确一点的是,与回归分析预测模型不同,
时间序列模型
依赖于数值在时间上的先后顺序,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。如之前的文
神经网络与数学建模
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2023-04-14 20:15
机器学习与神经网络
回归
数据挖掘
人工智能
matlab
机器学习
集成
时间序列模型
提高预测精度
来源:DeepHubIMBA本文约2500字,建议阅读5分钟在这篇文章中,将展示如何堆叠我们能见到的模型的预测。使用Catboost从RNN、ARIMA和Prophet模型中提取信号进行预测集成各种弱学习器可以提高预测精度,但是如果我们的模型已经很强大了,集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。流行的机器学习库scikit-learn提供了一个StackingRegressor,可以用于时间序列任务
数据派THU
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2023-04-08 08:35
python
深度学习
机器学习
开发语言
人工智能
ARIMA 模型使用-for time series model
时间序列模型
ARIMA模型使用-fortimeseriesmodelStep1.Stationarycheck平稳性检验有非常严格的标准。1.恒定的均值2.恒定的方差3.自协方差与时间无关theautocovarianceisafunctionthatgivesthecovarianceoftheprocesswithitselfatpairsoftimepoints平稳定的检验方法:1.画滑动平均的统计ro
数据小新手
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2023-04-07 15:23
泰迪杯数据挖掘第十届B题,时间序列预测
关于
时间序列模型
,我用到了ARIMA但是,由于预测过长,arima预测后期直接成一条直线了,我搜了很多资料,说是因为季节性或者说是周期性的问题,而模型无法识别是哪种周期性的特征(是以天、周还是月的),所以呈现直线
特立独行的蜗牛
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2023-04-07 01:57
lstm
人工智能
rnn
ARIMA模型运用的流程
#根据所识别出来的特征建立相应的
时间序列模型
。
Morphing0527
·
2023-04-06 11:33
python列表平均值的算法_python计算一个序列的平均值的方法
独家|利用AutoARIMA构建高性能
时间序列模型
(附Python和R代码)简介想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,可使用的特征包括季度销售、月度支出以及苹果资产负债表上的一系列内容
weixin_39740419
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2023-04-06 08:57
python列表平均值的算法
时间序列模型
R语言实现-批量建模,预测(ARIMA, 随机森林)
时间序列预测首先要确定预测的内容。本文预测共享单车的日租借量使用的是每日数据预测的时间范围是需要提前一个月、半年还是一年?根据预测范围,会使用到不同的模型。首先安装加载本文所需要的包install.packages("modeltime")library(tidymodels)library(modeltime)library(timetk)library(lubridate)library(ti
RookieTrevor
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2023-04-03 13:25
R语言vs科研
机器学习
r语言
可视化
数据分析
集成
时间序列模型
提高预测精度
使用Catboost从RNN、ARIMA和Prophet模型中提取信号进行预测集成各种弱学习器可以提高预测精度,但是如果我们的模型已经很强大了,集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。流行的机器学习库scikit-learn提供了一个StackingRegressor,可以用于时间序列任务。但是StackingRegressor有一个局限性;它只接受其他scikit-learn模型类和api。所以像
deephub
·
2023-04-03 13:20
tensorflow
python
catboost
时间序列
机器学习
卡尔曼滤波
虽然是几年前的文章,但是动态定位、自动导航、
时间序列模型
、卫星导航——卡尔曼滤波的应用范围依然非常广。什么是卡尔曼滤波?
有事没事扯扯淡
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2023-03-25 07:46
Eviews ARMA模型的操作和方程表示
本文主要内容:1、ARMA模型方程的理解推导2、模型在Eviews如何操作3、模型对应的Eviews结果如何书写最近看书才发现之前用Eviews操作
时间序列模型
的时候,在操作和模型结果方程的表达上有不少问题
多美丽
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2023-03-24 16:42
2023美赛C题【分析思路+代码】
文章目录问题一数据预处理
时间序列模型
创建预测区间单词的任何属性是否影响报告的百分比?如果是,如何影响?如果不是,为什么不是?
川川菜鸟
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2023-03-01 10:33
数学建模小白到精通系列
c语言
python
pandas
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA
时间序列模型
预测世界人口|附代码数据
本文应用R软件技术,分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、
时间序列模型
对从2016到2100年的世界人口进行预测作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据
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2023-02-23 23:08
数据挖掘深度学习人工智能算法
时间序列预测分析先导篇
这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,
时间序列模型
是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
医数思维云课堂
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2023-02-17 13:12
Python玩转金融时间序列之ARCH与GARCH模型
Python处理时间序列的日期和统计分析;【Python量化基础】时间序列的自相关性与平稳性主要介绍了时间序列的一些基础概念,包括自相关性、偏自相关性、白噪声和平稳性;而【手把手教你】使用Python玩转金融
时间序列模型
主要介绍了
Python金融量化
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2023-02-06 16:53
CNN做时间序列预测_关于时间序列预测的一些总结
这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,
时间序列模型
是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
weixin_39976748
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2023-02-04 19:57
CNN做时间序列预测
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
p=12174我们被要求在本周提供一个报告,该报告将结合ARMA-EGARCH,集成预测算法等数值方法本文比较了几个
时间序列模型
,以预测SP500指数的每日实际波动率。
·
2023-02-01 23:55
数据挖掘深度学习机器学习算法
时间序列模型
SCINet(代码解析)
前言SCINet模型,精度仅次于NLinear的
时间序列模型
,在ETTh2数据集上单变量预测结果甚至比NLinear模型还要好。
羽星_s
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2023-02-01 12:29
人工智能
python
SCINet
时间序列预测
因果神经网络
时间序列模型
SCINet模型(自定义项目)
前言读完代码解析篇,我们针对开源项目中的模型预测方法做一下介绍。Github源码下载地址下载数据集ETTh、PEMS、Traffic、Splar-Energy、Electricity、Exchange-Rate,这几类公共数据集的任意一类就行。这里以ETTh数据集为例,先在项目文件夹下新建datasets文件夹,然后将数据集移至其中打开项目文件夹下run_ETTh.py文件,只需要检查一下数据路径
羽星_s
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2023-02-01 12:29
python
深度学习
人工智能
时间序列
SCINet
数学建模学习笔记(十)——
时间序列模型
文章目录一、时间序列综述二、时间序列数据以及基本概念三、时间序列分解四、指数平滑模型五、一元时间序列分析的模型六、AR(p)模型七、MA(q)模型八、ARMA(p,q)模型九、模型选择:AIC和BIC准则(选小准则)十、检验模型是否识别完全十一、ARIMA(p,d,q)模型十二、SARIMA模型十三、时间序列建模思路一、时间序列综述时间序列是指某种现象的指标按照时间顺序排列而成的数值序列。本文主要
striveAgain丶
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2023-02-01 09:29
数学建模学习笔记
数学建模
数学建模学习笔记——时间序列分析
只能得到未来一期的预测值阻尼参数越接近于1,阻力越大预测性回归——不关注显著性解释性回归——关注显著性扰动项一般都是白噪声序列arp模型一定是平稳的
时间序列模型
才能建模AICBIC越小越好
Grateful_Dead424
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2023-02-01 09:23
时间序列预测
Arima
指数平滑
时间序列模型
一、季节分解1、概念时间序列也称为动态序列,是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。主要由时间要素和数值要素构成。时期序列中,数值要素反映现象在一定时期内发展的结果;时点序列中,数值要素反映现象在一定时点上的瞬间水平。2、时间序列分解数值变换的规律性,一般分为以下四种:一个时间序列往往是以上四类变化形式的叠加。长期趋势T:持续上升或下降季节趋势S:不以年为单位,如雪糕和棉衣循环变动
一个很菜的小猪
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2023-01-31 17:50
建模
python
大数据
人工智能
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的
时间序列模型
。LSTM模型很强大,特别是在保留长期记忆方面。
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2023-01-30 20:41
数据挖掘深度学习
独家|利用Auto ARIMA构建高性能
时间序列模型
(附Python代码)
作者:AISHWARYASINGH翻译:陈之炎校对:丁楠雅本文共3400字,建议阅读10+分钟。本文介绍了ARIMA的概念,并带你用Python和R训练一个数据集实现它。简介想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,可使用的特征包括季度销售、月度支出以及苹果资产负债表上的一系列内容。作为一名数据科学家,你会把这个问题归类为哪一类问题?当然是时间序列建模。从预测产品销售
weixin_43298663
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2023-01-27 12:20
python
开发语言
后端
时间序列分析 | Python实现Auto-ARIMA时间序列分析
时间序列分析|Python实现Auto-ARIMA时间序列分析目录时间序列分析|Python实现Auto-ARIMA时间序列分析基本介绍程序设计学习总结基本介绍ARIMA模型是一种随机时序分析,是一个经典的
时间序列模型
小橘算法屋
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2023-01-27 12:49
时间序列分析(Python)
#
经济数据分析
python
机器学习
数据分析
时间序列分析
Python
时间序列模型
基本步骤
1时间序列与时间序列分析在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量进行观察测量,将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列。时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常用于国民宏观经济控制、市场潜力预测、气象预测、农作物害虫灾害预报等各个方面。2时间序列建模基本步骤获取被观测系统时间序列数据;对数据绘图,观测是否为平
?Michelle
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2023-01-27 10:07
python
【推荐算法】FM模型:Factorization Machines
这种技术通常用于预测分析,
时间序列模型
以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/直线来拟合数据点,目标是使曲线到数据点的距离差异最小。
长相忆兮长相忆
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2023-01-25 15:09
推荐系统
机器学习
深度学习
推荐系统
算法
时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路
今日锦囊特征锦囊:时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路
时间序列模型
在我们日常工作中应用的场景还是会很多的,比如我们去预测未来的销售单量、预测股票价格、预测期货走势、预测酒店入住等等,这也是我们必须要掌握时序建模的原因
Pysamlam
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2023-01-22 08:09
机器学习
python
大数据
数据分析
人工智能
Python
时间序列模型
使用河流-地下水-泵水数据计算地下水位下降
方法
时间序列模型
表示对观察井中不同应力对水头的作用的独立估计,应用多模型方法来确定哪些水文应力与描述观测井中的水头动力学相关。降水过剩、河流水位和地下水抽取被列为潜在相关的水文压力。
亚图跨际
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2023-01-21 07:41
Python
数据科学
python
时间序列模型
学习笔记(二)
时间序列模型
学习笔记(二)3.非平稳时间序列3.1非平稳时间序列的差分变换非平稳时间序列可以建立的模型有ARIMA以及残差自回归模型等等,这里主要讨论ARIMA。
weq27
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2023-01-19 13:28
数据挖掘
数据挖掘
时间序列预测
学习笔记
python
ARIMA时间序列预测
根据所识别出来的特征建立相应的
时间序列模型
。
小力子~
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2023-01-18 12:33
面试笔记
【统计学】时间序列建模与预测初探
在这本书中,我们描述了三类重要的
时间序列模型
,即基于随机、神经网络和支持向量机的模型,以及它们固有的预测优势和缺点。我们还讨论了与时间序列建模相关
梅花香——苦寒来
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2023-01-17 15:27
时间序列分析(4)| 滞后算子与季节性模型
1滞后算子
时间序列模型
中的自回归项和移动平均项都可以使用滞后算子(LagOperator)进行方便地表示。如可以被表示为。对于常数而言,它的任意滞后项都还是它本身,即。分配律滞后算子满足分配律:。
R语言学堂
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2023-01-15 12:43
python
人工智能
机器学习
可视化
zookeeper
心跳信号分类预测Task04建模与调参
心跳信号分类预测Task04建模与调参1.学习目标2.学习内容3.模型原理3.1逻辑回归模型3.2决策树模型3.3GBDT模型3.4XGBoost模型3.5LightGBM模型3.6Catboost模型3.7
时间序列模型
l852131652
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2023-01-15 01:35
python
数据挖掘
神经网络
时间序列模型
--ARIMA模型
1.数据平稳性与差分法平稳性:平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线,在未来的一段时间内仍然能顺着现有的形态“惯性”的延续下去平稳性要求,序列的方差和均值不发生明显的变化严平稳和弱平稳严平稳:严平稳表示的分布不随时间的改变而改变。如︰白噪声(正态),无论怎么取,都是期望为0,方差为1弱平稳∶期望与相关系数(依赖性)不变未来某时刻的t的值Xt就要依赖于它的过去信息,所以需要依赖性差分法:时间
小玩偶啊
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2023-01-14 07:03
机器学习
机器学习
Python金融
时间序列模型
ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24407最近我们被客户要求撰写关于股票市场预测的研究报告,包括一些图形和统计输出。这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型(ARIMA)和自回归条件异方差模型(GARCH)及其在股票市场预测中的应用介绍一个ARMA(AutoRegressive-MovingAverage)")有两部分,AR(p)部分和MA(q)部分,表示如下其中L是滞后算子,ϵi是
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2023-01-14 00:00
数据挖掘深度学习机器学习算法
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