ARIMA

时序预测 | Python实现ARIMA-LSTM自回归移动差分模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|Python实现ARIMA-LSTM自回归移动差分模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现ARIMA-LSTM自回归移动差分模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍时序预测
机器学习之心·2023-10-27 09:33

时间序列算法理论及python实现（2-python实现）

时间序列算法理论详见我的另一篇博客：时间序列算法理论及python实现-知-青-博客园5Python实现ARIMA模型下面应用以上理论知识，对表6中2015/1/1~2015/2/6某餐厅的销售数据进行建模
abc2680014752·2023-10-26 15:03

第88步 时间序列建模实战：ARIMA组合模型

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面这一期，我们介绍基于ARIMA的组合模型。
Jet4505·2023-10-26 15:59

关于时间序列的平稳性检测

ARIMA家族的时序模型，总少不了时序稳定性的检测。
勇敢牛马 不怕困难·2023-10-25 21:54

如何根据自相关（ACF）图和偏自相关（PACF）图选择ARIMA模型的p、q值

PS：假设你已经知道AR、MA、以及ARIMA模型是什么。PPS:假设这里也已经做了差分，时间序列已经平稳。PPPS：如果不想看前面的解释，那么请直接跳到最后看确定方法。
小白掌柜·2023-10-17 15:10

时间序列预测包含深度学习机器学习

目录介绍时间序列分析基本概念核心概念时间序列预处理特征工程在时间序列预测中的应用常见的时间序列预测方法预测方法的分类概念单变量预测移动平均模型指数平滑简单指数平滑二指数平滑三指数平滑Xgboost模型ARIMA
Snu77·2023-10-14 02:47

ARIMA步骤浅析

ARIMA步骤实现目录前言模型选择arma原理模型表示模型求解模型阶数选择稳定性检验白噪声检验求解求解流程目录前言最近项目需要对位移数据进行预测，尝试了比较流行的几种方法如：LSTM、ARMA等…。
laoda_fighting·2023-10-13 22:12

基于统计学库statsmodel实现时间序列预测

文章目录1.数据探索与清洗2.假设检验：平稳性检验3.差分处理4.绘制ACF与PACF图像，完成模型选择4.建立ARIMA和SARIMA模型5.解读summary6.确定最终的模型ARIMA模型在统计学上的三大基本假设
talle2021·2023-10-13 22:07

python-arima模型statsmodels库实现-有数据集

python-arima模型statsmodels库实现-有数据集最近，帮同学做一些任务，碰到了需要用到arima模型，我就把自己的实现代码给大家学习一下，当然也有数据集，可以帮助大家测试代码，有问题的话
Mr Gao·2023-10-13 08:50

python-arima模型statsmodels库实现-有数据集（续）-statsmodels-0.9.0版本

python-arima模型statsmodels库实现-有数据集（续）这篇博客是上一篇python-arima模型statsmodels库实现的续集，上一篇采用的statsmodels版本应该要高一点
Mr Gao·2023-10-13 08:19

预测——时间序列分析

1、作用ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。
路Louis·2023-10-11 12:54

一文读懂“指数平滑模型”

针对时间序列的预测，常用方法包括灰色预测，指数平滑或ARIMA模型。灰色预测和指数平滑常用于数据序列较少时使用，且一般只适用于中短期预测。
spssau·2023-10-06 21:58

推荐 ：利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型（附Python和R代码）

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。
数据分析v·2023-10-06 21:57

一文搞懂时间序列ARIMA模型

文章目录1ARIMA的定义2差分(differencing)2.1Order：差分的阶数2.2Lag：差分的滞后2.3滞后运算/滞后算子/延迟算子2.4关于差分的两个误解3ARIMA的平稳性4ACF与PACF5
talle2021·2023-10-06 21:55

时间序列-AR模型与MA模型的原理与实现

1.1.1线性回归1.1.2AR(1)模型1.1.3AR(p)模型1.2AR建模问题2移动平均模型MAModel2.1MA模型的数学表示2.1.1MA(1)模型2.2.2MA(q)模型2.2MA建模问题ARIMA
talle2021·2023-10-03 07:29

chapter15.4 时间序列3--ARIMA预测模型

15.4.1平稳性(stationarity)平稳的时间序列的性质不随观测时间的变化而变化【样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段时间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去】，平稳性要求序列的均值和方差不发生明显的变化因此具有趋势或季节性的时间序列不是平稳时间序列——趋势和季节性使得时间序列在不同时段呈现不同性质。与它们相反，白噪声序列（whitenoiseseries）则是平稳的【严平稳】——不
于饼喵·2023-10-02 12:01

python not found in axis_fbprophet报错：KeyError: ‘[] not found in axis’

近日在尝试使用fbprophet算法替换原来的ARIMA做时序预测，安装过程中踩过的坑先不提(后面有时间会另起一篇说明)，此处单说一个很莫名其妙的问题。
肖彻·2023-10-02 02:50

计算机毕设 基于时间序列的股票预测于分析

序列变化情况计算最后1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术，就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA
DanCheng-studio·2023-10-01 21:35

第77步 时间序列建模实战：多因素预测 vol-2（以ARIMA为例）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上一期，我们构建了多变量的ARIMA时间序列预测模型，其实人家有名字的，叫做ARIMAX模型（X就代表解释变量）。
Jet4505·2023-09-30 15:26

基于Python的股票红利预测

目的：数据文件data.csv是某股票从1997-2017的20年来各季度红利数据，找出时序数据的构成因素，并分别通过指数平滑法和自回归ARIMA模型方法，建立时序数据的预测模型，并预测下两年的红利(bonus
思想在拧紧·2023-09-30 12:29

竞赛 大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析

1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术，就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。
iuerfee·2023-09-29 05:50

竞赛选题 大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析

1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术，就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。
laafeer·2023-09-28 00:47

计算机毕设 基于大数据的销量数据预测 -python销量预测 大数据 可视化

文章目录0前言一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列
DanCheng-studio·2023-09-27 21:14

数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频相关分析（correlationanalysis）是研究现象之间
拓端研究室TRL·2023-09-27 08:34

ARIMA 报错arima Given a pandas object and the index does not contain dates

问题分析需要导入statsmodels.api.tsa.ARIMA由于statsmodels版本陈旧，不支持不包含时间序列的数据，因此提示需要加入时间序列。
chari克里·2023-09-26 17:22

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

相关视频：时间序列分析：ARIMAGARCH模型分析股票价格数据时间序列分析模型ARIMA-ARCHGARCH模型分析股票价格数据相关视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列前言在量化金融中
拓端研究室·2023-09-26 15:12

SAS学习14、15（生存分析、lifereg过程、lifetest过程、phreg过程、时间序列、arima过程）

生存分析cox可以用在金融等行业lifereg过程response是因变量，censor是标识是否是截尾数据，list中是终值的标记是哪些数据censor是标识截尾值，当t<0的时候，censor等于1右终检值就是知道生存了x天以上，但具体多少不知道左终检值就是知道生存了x天以下，但是具体多少不知道区间终检值是知道在一个区间内下面的结果可以看到只有第一个和最后一个相关性比较大简化以后：在测试集上的
Zephyr丶J·2023-09-26 10:44

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据...

介绍为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并测试带下划线的假设。稍后
拓端研究室TRL·2023-09-21 05:09

R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR|附代码数据

为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并测试带下划线的假设。稍后，当
·2023-09-20 00:57

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
·2023-09-18 16:37

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
·2023-09-18 16:35

ARIMA模型

1、简介ARIMA模型(AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel)，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型，时间序列预测分析方法之一。
xhrt·2023-09-18 08:39

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预
拓端研究室TRL·2023-09-17 21:36

第71步 时间序列建模实战：ARIMA建模（Python）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面这一期，我们使用Python进行SARIMA模型的构建。同样，这里使用这个数据：《PLoSOne》2015年一篇题目为《ComparisonofTwoHybridModelsforForecastingtheIncidenceofHemorrhagicFeverwithRenalSyndromeinJiangsuProvince,China》文章的公开数据
Jet4505·2023-09-17 17:43

数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频相关分析（correlationanalysis）是研究现象之间
拓端研究室TRL·2023-09-16 04:50

时间序列模型(四)：ARIMA模型

1.前言在我们深入了解ARIMA模型之前，我们首先需要对其构成部分——AR模型和MA模型有一定的了解。在前两篇文章中，我已经对这两种模型进行了详细的讨论。
算法小陈·2023-09-15 06:48

R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析

相关视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称"训练集"）和保留样本（或外样本，或"测试集
拓端研究室·2023-09-14 20:14

第70步 时间序列建模实战：ARIMA建模（JMP）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面这一期，我们使用JMP进行SARIMA模型的构建。同样，这里使用这个数据：《PLoSOne》2015年一篇题目为《ComparisonofTwoHybridModelsforForecastingtheIncidenceofHemorrhagicFeverwithRenalSyndromeinJiangsuProvince,China》文章的公开数据做演示
Jet4505·2023-09-14 20:14

第69步 时间序列建模实战：ARIMA建模（R）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面这一期，我们使用R进行SARIMA模型的构建。同样，这里使用这个数据：《PLoSOne》2015年一篇题目为《ComparisonofTwoHybridModelsforForecastingtheIncidenceofHemorrhagicFeverwithRenalSyndromeinJiangsuProvince,China》文章的公开数据做演示。数
Jet4505·2023-09-14 20:43

python简单实现一个ARIMA模型（模型构建、绘图、预测结果、评估）

废话少说，先上代码：#ACF2plot_acf(diff1)#PACFplot_pacf(diff1)#MODELmodel=sm.tsa.ARIMA(dta,order=(4,1,2))results
Yuxuan_Yue·2023-09-14 05:53

pyramid.arima库在python中使用方法

frompyramid.arimaimportARIMA,auto_arima在python中运行失败，搜索资料后发现，pyramid-arima库可能已经有了更新或更改，导致之前的安装命令不再适用。
永无止境的码字·2023-09-14 05:50

python-ARIMA

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMAfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfuller
椰风风风档不住·2023-09-14 05:50

python 时间序列模型arima的代码

你好，下面是一个使用ARIMA模型对时间序列数据进行预测的Python代码示例：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#导入时间序列模型包
Jay星晴·2023-09-14 05:50

使用Python构造ARIMA模型

它被扩展到非平稳时间序列预测，称为自回归综合移动平均（ARIMA），它结合了差分技术来消除数据中趋势分量的影响，并且由于其巨大的灵活性而成为最受欢迎的线性模型之一。
kingofyb·2023-09-14 05:49

时序预测系列之ARIMA模型

1.模型介绍及适用性1.1移动平均模型(MA,MovingAverage)在上文提到的AR模型，描述的是当前时刻的观测值XtX_tXt与过去时刻Xp,p+1,...,tX_{p,p+1,...,t}Xp,p+1,...,t的观测值之间的依赖关系MA模型描述的则是当前时刻的数据与过去噪声的关系。严格定义上来讲：其模型的定义是基于白噪声序列的假设。白噪声是一种特殊的时间序列模型，每个时间点的数据都是独
学海一叶·2023-09-13 06:11

基于ARIMA模型的时间序列数据预测（附带MATLAB代码）

基于ARIMA模型的时间序列数据预测（附带MATLAB代码）时间序列数据是一种按照时间顺序排列的数据集合，常见于金融、经济、气象等领域。
uoiqu90093jgj·2023-09-13 05:45

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预
拓端研究室TRL·2023-09-12 16:53

【胡锡进】大模型量化分析-汇川技术 300124.SZ

接下来，我将使用自回归移动平均模型（ARMA）、Bollinger带、随机森林回归（RandomForestRegression）、自回归移动平均法（ARIMA）和长短期记忆模型（LSTM）来预测汇川技术未来
civilpy·2023-09-12 16:50

时间序列之：多步预测、长序列预测——Informer / ARIMA

在ARIMA模型中，可以使用预测函数进行多步预测。Informer是一种用于时间序列预测的神经网络模型，旨在解决长序列预测中的挑战，如长期依赖性和变长序列。
ManRock·2023-09-10 07:22

数学建模 | 关于ARIMA模型你必须知道的18个知识点

1.ARIMA模型的含义是什么?ARIMA模型是ARMA模型的扩展,针对非平稳时间序列通过差分转换达到平稳后建立ARMA模型。2.ARIMA模型的表示方法是什么?
往日无痕·2023-09-10 07:21
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他