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时间序列模型
MATLAB时间序列2(ARIMA,季节性序列及其预报)------2019/8/14
时间序列(
时间序列模型
只适合短时期预测,不适合长时期)平稳时间序列1)平稳性检验及自协方差函数、自相关函数的估计 1.平稳性Daniel检验x0=[1.372.961.913.102.082.544.073.622.911.943.964.192.713.423.023.542.664.114.253.76
立里∑
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2020-08-03 23:14
时间序列模式(ARIMA)---Python实现
1.时间序列算法:常见的
时间序列模型
;2.时序模型的预处理1.对于纯随机序列,也称为白噪声序列,序列的各项之间没有任何的关系,序列在进行完全无序的随机波动,可以终止对该序列的分析。
蜘蛛侠不会飞
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2020-08-03 23:45
DataMining
Python数据分析与数据挖掘
时间序列建模教程
有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做
时间序列模型
。这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策。当我们处理时序序列数据的
蠡1204
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2020-08-03 22:11
时间序列
数据分析
机器学习相关
时间序列
利用
时间序列模型
进行股价趋势分析——tushare获取股价信息
继续以周大生为例,获取2017/4/10--2018/6/20importtushareastsimportpandasaspdimportnumpyasnpimportdatetimefromdateutil.parserimportparseimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromstatsmodels.tsa.arima_model
诶呀吗_Bug
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2020-08-03 11:52
NLP
机器学习
数据分析相关积累 业务方面面试题思考及整理
采用两层模型(人群画像x人群转化):新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量*各年龄层生育比率一般可参考费米估计问题从时间序列上分析:如果有前几年新生儿出生数据,建立
时间序列模型
进行预测(同时应该考虑一些重要影响因素
Jahree
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2020-08-03 08:10
时间序列之ARIMA模型原理
ARIMA模型
时间序列模型
的意义:在经典的回归模型中,主要是通过回归分析来建立不同变量之间的函数关系(因果关系),以考察事物之间的联系。
小智rando
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2020-08-03 03:08
数据分析面试题——业务思维逻辑
——巧妙解答无厘头问题》)从数字到数字:如果有前几年新生儿出生数量数据,建立
时间序列模型
(需要考虑到二胎放开的突变事件)进行预测找先兆指标,如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn
Minouio
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2020-08-02 20:46
数据分析
回归分析
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。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/
zxiaohui666
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2020-07-31 22:18
数学建模神器——Facebook时间序列预测库Prophet
本来最开始想到的是灰色预测或者ARIMA
时间序列模型
,结果无意之中发现了非常强大的Facebook开源的Prophet时间序列预测工具,操
xylbill97
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2020-07-30 06:57
机器学习
python
机器学习
数据挖掘
时间序列模型
简介
目录平稳序列判断样本的平稳性
时间序列模型
参数选择实验代码1.平稳序列时间序列是一列观测值的集合,其中每个观测值是在时段观测所得(是自然数).给定时间序列,如果对任意的,它满足下列条件:i.ii.iii.
胡拉哥
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2020-07-15 13:30
[译] 用长短期记忆网络预测股价走势(使用 Tensorflow)
译文出自:掘金翻译计划本文永久链接:github.com/xitu/gold-m…译者:Qiuk17校对者:Park-ma,LongXiong在本教程中,你将了解到如何使用被称作长短期记忆网络(LSTM)的
时间序列模型
weixin_34342992
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2020-07-15 05:38
R数据分析包
:系统聚类:hclust快速系统聚类:fastclusterK-means聚类:kmeans聚类-距离:dist函数proxy(dist)关联规则:apriori算法:arules时间序列:arima
时间序列模型
-Shonna-
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2020-07-15 00:21
R入门
机器学习算法入门
【机器学习】时序数据处理
相关参考文献:1.时间序列交叉验证2.机器学习与时间序列预测3.时序数据预测案例:O2OCouponUsageForecast4.
时间序列模型
中样本时间窗口的选择-华泰期货5.scikit-learn交叉验证时间序列数据的自定义拆分
喜东东cc
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2020-07-14 18:57
数据挖掘
Pandas处理时序数据(初学者必会)!
时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性,构建
时间序列模型
,
Datawhale
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2020-07-14 00:29
时间序列概念及主要模型(白噪声,AR, MA, ARMA, ARIMA)
时间序列分析时间序列是按照时间顺序,按照一定时间间隔取得的一系列观测值怎样做时间序列分析时间序列分析尝试找出序列值在过去呈现的特征模式,假定这种模式在未来能够持续,进而对未来进行预测时间序列基本特征:趋势性,序列相关性,随机性
时间序列模型
预测方法
tomwang0322
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2020-07-13 19:50
数学建模 —— 自回归模型
时间序列模型
其实也是一种回归模型,其基于的原理是,一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据统计分析就能推测事物的发展趋势;另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响
╰⋛⋋⊱⋋吳⋌⊰⋌⋚╯
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2020-07-13 12:58
数学建模
时间序列模型
(ARIMA和ARMA)完整步骤详述
老师作业要求,实现ARMA和ARIMA模型的基本全过程和最后结果。目录所用的所有数据包1,数据准备与预处理(1)数据准备(2)数据预处理2,数据重采样3,平稳性和非白噪声(1)差分法实现(2)平滑法处理(3)ADF检验(4)非白噪声检验4,时间序列定阶(1)ACF和PACF定阶5,构建模型和预测(1)ARMA模型构建(2)模型好坏检验(3)ARIMA模型构建总结所用的所有数据包importpand
Foneone
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2020-07-13 04:52
机器学习
R语言
时间序列模型
#时间序列#自回归模型set.seed(0)x10时,做空X,做多Y;Z0时,平仓计算差价dfdiff<−dfdiff<-dfdiff10)idx<-idx[-which(diff(idx)==1)-1]idxa=which(diff(idx)==1)a
哈伦2019
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2020-07-12 14:10
R语言
ARIMA
1.简介&基础知识ARIMA是典型的
时间序列模型
,其由三部分组成:AR模型(自回归模型)和MA模型(滑动平均模型),以及差分的阶数I,因此ARMA称为自回归滑动平均模型。
weixin_43178406
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2020-07-12 12:06
机器学习
TensorFlow2.x——回归模型(regression)搭建
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。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,房价预测等。
一只工程狮
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2020-07-11 19:20
TensorFlow
数学建模——
时间序列模型
及spss实现
实验数据:链接:https://pan.baidu.com/s/1SFy2Zc6A6KAT5rVUVUMWEA提取码:8191本部分过于复杂,以例题形式讲解例题1:某产品销售数据(2014年第1季度-2018年第4季度)如下表,根据此表预测之后到2020年第四季度的销量。(数据文件为——“某产品的销售数据(2014-2018年季度数据).sav”)spss操作过程如下:1、首先根据数据做出数据的时
三月和九月
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2020-07-11 17:28
数学建模
时间序列模型
之相空间重构
一般的时间序列主要是在时间域中进行模型的研究,而对于混沌时间序列,无论是混沌不变量的计算,混沌模型的建立和预测都是在所谓的相空间中进行,因此相空间重构就是混沌时间序列处理中非常重要的一个步骤。所谓混沌序列,可以看作是考察混沌系统所得到的一组随着时间而变化的观察值。假设时间序列是{x(i):i=1,⋅⋅⋅,n},{x(i):i=1,⋅⋅⋅,n},那么吸引子的结构特性就包含在这个时间序列之中。为了从时
Leaveager
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2020-07-11 16:34
时间序列
prophet 预测销量及参数调整
prophet是一个比较自动的
时间序列模型
,在时间足够长的情况下,可以捕捉到年周期,月周期,季度周期,一周内的周期等,以及长期趋势,它可以通过图直观地展示各个因素对预测结果的影响,也可以在单一的数据序列
SummerStoneS
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2020-07-10 23:48
python
机器学习
统计套利六--交易量&回归模型
也看了一些关于交易量的书,另外粗略过了几本理论上的
时间序列模型
的书。我觉得一个优异的交易系统是需要深层次挖掘交易量的信息的。或者说,可以用交易量的信息过滤一些明显不合理的交易信号。
songtzu
·
2020-07-10 02:07
统计套利
金融工程
ARIMA模型(股价趋势预测)
一、ARIMA模型的含义ARIMA模型包括了三部分:AR+I+MA,ARIMA模型针对非平稳
时间序列模型
,如果非平稳时间序列要建立ARMA模型,首先必须经过差分转换为平稳时间序列,然后建立ARMA模型。
诶呀吗_Bug
·
2020-07-08 19:36
NLP
机器学习
第二章平稳
时间序列模型
——ACF和PACF和样本ACF/PACF
自相关函数/自相关曲线ACFAR(1)模型的ACF:模型为:当其满足平稳的必要条件|a1|p的时候,y(t)和y(t-s)的偏自相关系数为0所以AR(p)的PACF图的一个特征就是在p滞后截断。MA(1)的PACF:模型为:使用滞后算子,结合级数展开,其可以写为:(我们应该还是站在平稳的角度考虑问题)ARMA(p,q)的PACF:也就是说,ARMA(p,q)模型对应的PACF图,其在哪一点开始陡然
weixin_30335353
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2020-07-08 13:59
基于时间序列的短期数据预测--ARMA模型的设计与实现(每个步骤附实现源码)
本文demo源码、实验数据:传送门引言前面我有分享两篇关于
时间序列模型
的文章,一篇是Holt-Winters模型原理分析及代码实现(python),一篇是LSTM模型分析及对时序数据预测的具体实现(python
tyxr5
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2020-07-07 23:05
ML
Kaggle_Predict Future Sales_Prac 1(时间序列预测商品销量)
本次比赛目标:通过
时间序列模型
,预测接下来一个月,俄罗斯某商超集团每件商品在各个商店的总销售额。预测了销售额又如何呢?
SophiaSSSSS
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2020-07-06 05:23
商业分析项目集锦
数据挖掘 | 比特币走势预测实战
数据挖掘|比特币走势预测实战本篇博客将对比特币的走势进行预测,采用的模型是
时间序列模型
ARMA,采用的工具是Python3.先来简单介绍一下使用到的模型ARMA。
蕾欧娜与26
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2020-07-06 02:29
数据挖掘
R语言时间序列TAR阈值模型分析 2
这些模型捕捉线性
时间序列模型
无法捕获的行为,如极限循环,幅度相关频率和跳跃现象。
weixin_34293911
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2020-07-06 01:23
回归分析算法
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。2.为什么使用回归分析?如上所述,回归分析估
莫虚度
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2020-07-05 17:52
时间序列模型
(七): 时间序列建模的基本步骤
时间序列建模的基本步骤时间序列建模的基本步骤习题时间序列经典教材推荐
时间序列模型
(一):模型概述
时间序列模型
(二):移动平均法
时间序列模型
(三):指数平滑法
时间序列模型
(四):差分指数平滑法、自适应滤波法
wamg潇潇
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2020-07-05 04:42
matlab数学建模
时间序列分析
数据可视化 - 时序数据和比例型数据
对时间序列数据分析的目的一般是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性,构建
时间序列模型
,进行样本外预测。比例型数据,我们进行可视化的目的,是为了寻找整体中的最大
numbshony
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2020-07-05 01:55
RNN循环神经网络原理与示例
一.原理解释循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)很多实时情况都能通过
时间序列模型
来描述。基于序列的模型可以用在很多领域中。
RosebudTT
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2020-07-04 08:41
(2)tensorflow专栏
R 机器学习预测
时间序列模型
机器学习在时间序列数据上应用随着疫情的变化,急性传染病数据经常会随时间变化,我们通过对每天传染病的记录,就形成了时间序列数据,周期可以是天,周,月,年。目前我们经常会用到ARIMA来预测疾病在未来的变化趋势。image.png但是随着机器学习的广泛应用,在时间序列上,也可以采用机器学习发方法去预测,结果比传统的ARIMAEST更加快速,简洁,准确。这次将要介绍关于的时间序列预测的Modeltime
jamesjin63
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2020-07-02 23:51
机器学习-时间序列(灰色系统预测模型)
其中,大量的时间序列问题广泛分布在实现生活的许多领域中,对时间序列的分析我们也称之为趋势预测探索、更复杂的非平稳
时间序列模型
等。
Yapeng Dong
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2020-07-02 16:06
时间序列模型
的三个重要概念
时间序列的分析技术在量化投资中的应用有:对未来的资产价格预测模拟序列探索金融时间序列的趋势和周期性时间序列与其他变量的内在关系,为策略提供辅助和增强不同时间序列之间的关系,发现新的策略波动率建模,期权相关的策略在
时间序列模型
篇中
peterchan88
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2020-07-02 14:59
时间序列
你应该要掌握的7种回归分析方法
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。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。回归分析是
lynnucas
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2020-07-02 10:43
机器学习
机器学习
回归分析
Ljung-Box q 统计量
他们想使用这些数据来设计一个
时间序列模型
以帮助预测未来的销售。但是,月销售额可能会受到季节趋势的影响。例如,当
小神left
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2020-06-30 20:50
统计学
机器学习:
时间序列模型
题目:下列
时间序列模型
中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测?
CS青雀
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2020-06-30 19:28
机器学习算法
专栏:机器学习知识图谱
数据挖掘之时间序列分析
表1常用的
时间序列模型
模型名称描述平滑法常用于趋势分析和预测,利用修匀技术,削弱短期随机波动对序列的影响,使序列平滑化。根据所用平滑技术的不同,可分为移动平均法和指数平滑法。
zjlamp
·
2020-06-30 18:05
数据挖掘
基于时间序列的短期数据预测--ARMA模型的设计与实现(每个步骤附实现源码)
details/78329574本文demo源码、实验数据:传送门https://gitee.com/orayang_admin/ARMA_prediction/tree/master引言前面我有分享两篇关于
时间序列模型
的文章
zhuiqiuuuu
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2020-06-30 17:47
机器学习
时序预测方法——指数平滑法(Holt-Winters)
二、时间序列的平稳性直观理解就是随着时间的变化这个数列变化不大,但这种理解在现实生活中并不适用,其实通常
时间序列模型
要求的是协方差平稳,或者弱平稳,即时间序列的统计特征不随时间推移而变化:1.对于任意的时间
xxmelody
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2020-06-30 04:10
2020武汉新型肺炎数据分析
通过数学模型预测一下肺炎的传播:1.利用历史数据对未来的感染人数做预测:这是一个较为简单的预测模型,可以有以下几种思路:(1)利用历史数据进行拟合,得到拟合曲线后预测未来几天可能的感染数,但效果一般都不是太好(2)使用
时间序列模型
如
記嘚未啊
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2020-06-29 15:44
新型肺炎数据分析
线性回归
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/线来拟合数据点,目标是使曲线到数据点的距离差异最小。
海苔饭
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2020-06-29 08:52
机器学习
时间序列模型
的入门笔记(超基础,欢迎补充)
时间序列模型
的入门笔记(超基础,欢迎补充)模型简介指数平滑ARIMA预测AR模型(自回归模型)autoregressivemodelMA模型,移动平均模型(movingaveragemodel)ARMA
LM~miao
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2020-06-29 08:47
学习笔记
通过时间序列分析预测未来广州的空气质量指数变化
摘要文章通过研究收集到2014-2019五年间每月广州平均空气质量指数(AQI),建立多个
时间序列模型
进行比较,得到最适合的模型预测广州未来空气质量指数。
少吃烧烤
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2020-06-29 02:17
stata
预测的流程和方法(Forecasting: Principles and practice第三章)
有许多不同的
时间序列模型
可用于预测,为数据指定适当的模型对于产生适当的预
tomwang0322
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2020-06-29 01:04
神经网络 - BP神经网络与RBF神经网络模型解决实际问题 - (Matlab建模)
常用的货运量预测方法包括时间序列方法、移动平滑法、指数平滑和随机时间序列方法、相关(回归)分析法、灰色预测方法和作为多种方法综合的组合预测方法等.这些方法大都集中在对其因果关系回归模型和
时间序列模型
的分析
黄大侠aa
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2020-06-29 00:38
R/
Matlab/
Lingo/
Lindo
-
建模
python中利用ARIMA模型对时间序列问题进行预测(以洗发水销售预测为例)
注:
时间序列模型
适用于做短期预测,即统
就是求关注
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2020-06-29 00:21
计算机类
深度学习
计算机毕业设计
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