ARIMA

【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型17-19
数学建模与科研·2023-06-17 12:32

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

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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据********）。
·2023-06-17 10:28

数学建模之：ARIMA时间预测模型Python代码

importpandas#读取数据，指定日期为索引列data=pandas.read_csv('D:\\DATA\\pycase\\number2\\9.3\\Data.csv',index_col='日期')#绘图过程中importmatplotlib.pyplotasplt#用来正常显示中文标签plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示负
今天还没打卡噢·2023-06-17 09:59

【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2鲸鱼优化算法1.3LSTM模型2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型
数学建模与科研·2023-06-16 12:15

arima模型原理及实战

目录1，概念2，数学知识3，前提条件4，序列不平稳时的平稳性方法5，模型定阶，确定P和Q6，模型训练与检验1，概念ARIMA模型（英语：AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel
谦虚且进步·2023-06-16 09:06

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原文出处：拓端数据部落公众号人口流动与迁移，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。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语言灰色预测模型和logist
·2023-06-16 00:24

R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列

指定一个均值方程（例如ARMA，AR，MA，ARIMA等）。建立一个波动率方程（例如GARCH,ARCH，这些方程是由RobertEngle首先开发的）。
·2023-06-16 00:18

R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列|附代码数据

p=23934最近我们被客户要求撰写关于ARIMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的GARCH模型波动率建模需要两个主要步骤。
·2023-06-16 00:14

R语言ARIMA、ARIMAX、 动态回归和OLS 回归预测多元时间序列

p=25220当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transferfunctionmodel)、多变量时间序列模型(multivariatetimeseriesmodel
·2023-06-13 23:20

R语言ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25180时间序列分析对于时间序列分析，有两种数据格式：ts（时间序列）和xts（可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即ARMA、GARCH和VAR。时间序列数据函数ts将任何向量转换为时间序列数据。price我们首先为估计定义一个时间序列
·2023-06-13 23:19

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

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，当我们寻找替代方案、最佳拟合分布形式时
·2023-06-13 23:49

拓端tecdat|R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测

p=23558本文讨论用ARIMA模型进行预测。
·2023-06-13 23:49

拓端tecdat|R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

p=22511标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。
·2023-06-13 23:17

拓端tecdat|R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

p=5919在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测时间序列数据。
·2023-06-13 23:17

【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例

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
·2023-06-13 23:11

数学建模系列-预测模型（三）时间序列预测模型

目录前言1时间序列定义1.1朴素法1.2简单平均法1.3移动平均法1.4指数平滑法1.4.1一次指数平滑1.4.2二次指数平滑1.4.3三次指数平滑1.5AR模型1.6MA模型1.7ARMA模型1.8ARIMA
汽水啤酒花·2023-06-13 02:38

【时间序列】——数据竞赛中的时间序列预测

系列文章目录文章目录系列文章目录内容介绍一、时序预测介绍1、基本概念2、应用场景3、评价指标二、时间序列特性1.时间序列分解三、时序预测方法1、Arima2、FacebookProphet3、树模型4、
飞行模式yu·2023-06-11 15:21

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·2023-06-10 03:22

【ARIMA-WOA-LSTM】差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化算法-LSTM预测研究（python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述差分自回归移动平均模型(ARIMA)是一种广泛应用于各领域的预测模型1-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。
紫极星光·2023-06-09 07:05

Python3实现基于ARIMA模型来预测茅台股票价格趋势

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录ARIMA模型简介实战案例加载数据数据预处理差分并确定参数d做出ACF、PACF图确定参数q和p训练模型并预测模型效果评估ARIMA模型简介ARIMA
艾派森·2023-06-08 11:37

使用Google大模型Bard(PaLM)理解时间序列预测模型ARIMA

使用Bard模型理解时间序列预测模型ARIMAQ:explainsARIMAmodel(注释：让Bard解释下时间序列预测模型ARIMA)Q:explainstheARsubmodelinARIMAmodel
幻灰龙·2023-06-07 02:21

基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM神经网络2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型
数学建模与科研·2023-06-06 23:24

经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据********）。
·2023-06-06 21:41

ARIMA 算法解析，一个通俗的解释

本系列是时序算法ARIMA的第一部分。ARIMA算法是时序算法的经典算法。网上有很多博客，笔者认为都比较数学化，不是那么让初学者一读就能懂得，换句话说，不是很通俗。
juhanishen·2023-04-21 10:02

线性回归、Arima和LSTM做单特征预测

一、数据集展示1.本文只针对单特征的时间序列，这里分别只有时间和牛肉批发价两个特征，一共是三百多条数据二、模型1.线性回归任务：只以当前的牛肉批发价作为特征，预测过后5天的牛肉批发价（1）线性回归需要有x和y两个维度，这里将原本的牛肉批发价作为x，将第五天开始到最后一天的牛肉批发价作为y，进行训练。（2）划分训练集和测试集X_train,X_test，y_train,y_test对训练集进行fit
独为我唱·2023-04-20 12:33

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

相关视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。
拓端研究室TRL·2023-04-19 12:01

ARIMA-GRNN模型的发病率预测GUI：基于Matlab编写（ARIMA部分）

该软件首先通过经典的ARIMA模型得出初步的预测数值，生成绝对误差序列，然后输入GRNN模型得出预测的绝对误差数值，最后通过反算生成最终预测数值。
Jet4505·2023-04-19 07:34

ARIMA-GRNN模型的发病率预测GUI：基于Matlab编写（GRNN部分）

1.界面1.1ARIMA拟合值输入由ARIMA模型所取得的拟合值，如图一。1.2实际值输入与ARIMA拟合值对应的实际值。
Jet4505·2023-04-19 07:34

时间序列分析的基本流程（R语言版——实验篇）

数据处理1.导入数据（.csv）能导入绝大所数形式的格式文件ex52f1f1Call:arima(x=delatex_52series,order=c(3,0,0))Coefficients:ar1ar2ar3intercept
今日说"法"·2023-04-18 23:31

时间序列预测方法总结

：朴素法方法2：简单平均法方法3：移动平均法方法4：简单指数平滑法平面预测优化方法5：霍尔特(Holt)线性趋势法方法6：Holt-Winters季节性预测模型加法分量形式方法7：自回归移动平均模型（ARIMA
su_n_y_·2023-04-17 10:08

一文囊括序列预测方法(源码)

2预测方法时间序列的预测方法可以归纳为三类：1、时间序列基本规则法-周期因子法；2、传统序列预测方法，如均值回归、ARIMA等线性模型；3、机器学习方法，将序列预测转为
算法进阶·2023-04-17 06:12

分享三种时间序列多步预测的方法

ARIMA或指数平滑等经典预测方法正在被XGBoost、高斯过程或深度学习等机器学习回归算法所取代。尽管时序模型越来越复杂，但人们对时序模型的性能表示怀疑。
Python数据挖掘·2023-04-15 13:18

机器学习(十一)：时间序列AIRMA模型及案例分析

一、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。
没才艺的华哥·2023-04-15 03:03

时序分析 49 -- 贝叶斯时序预测（一）

在本系列前面的文章中我们介绍了诸如ARIMA系列方法，Holt-Winter指数平滑模型等多种常用方法，实际上这些看似不同的模型和方法之间都具有千丝万缕的联系，包括我们一直没有涉及的最复杂的模型LSTM
Magic Ktwc37·2023-04-09 07:08

代码分享|R语言使用ARIMA模型进行时间序列分析

最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。时间序列分析是一种数据分析，用于检查数据在一段时间内的行为。
拓端研究室·2023-04-08 14:18

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。
数据派THU·2023-04-08 08:35

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。
数据小新手·2023-04-07 15:23

ARIMA序列分析

2.ARMA模型ARIMA的优缺点优点：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。
以千·2023-04-07 15:28

prophet

Prophet包含许多预测技术，比如ARIMA和exponentialsmoothing。每一项工具都有它的长处、短处和调节参数。
你爻·2023-04-07 02:05

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·2023-04-07 01:57

ARIMA模型运用的流程

==ARIMA模型运用的流程==#根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图识别其平稳性。#对非平稳的时间序列数据进行平稳化处理。直到处理后的自相关函数和偏自相关函数的数值非显著非零。
Morphing0527·2023-04-06 11:33

时间序列预测方法汇总

一、传统时序建模arma模型只能针对平稳数据进行建模，而arima模型需要先对数据进行差分，差分平稳后在进行建模。
小云从0学算法·2023-04-03 22:57

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·2023-04-03 13:25

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。
deephub·2023-04-03 13:20

【全国硕士研究生报名人数Python时间序列分析：ARIMA代码】

背景十九大报告，对教育方面做出了详细说明。近年来，随着研究生招生规模的逐渐扩大，报名参加硕士研究生考试的人数也逐年增加。大多数关于研究生的文章是以研究生的现状、研究生的教育、研究生的就业等方面为主题。就目前新闻热点而言，全国硕士研究生报名人数的增长问题也是一热门话题。报考人数与录取人数也存在着极大差异。针对近年来，全国各地硕士研究生报名人数稳增不减的情况，利用python以及时间序列相关分析，结合
麻辣白鱼·2023-04-03 02:00

2018-11-22 时间序列的简单思考(arima)

时间序列的四因素：趋势、周期、时期和不稳定因素一、确定性时序分析(剔除了不稳定因素之后的分析)1、趋势拟合法：时间为自变量，对应的值为应变量，用最小二乘法拟合曲线。回归方程可以是：线性：yt=a1*t非线性：yt=a1*t2或者yt=sin(t)2、移动平滑法：当前期等于前几期的加权和公式：yt=a1*y(t-1)+a2*y(t-2)+...3、指数平滑法：(短期预测)https://blog.c
before93·2023-04-02 04:42

2020-04-05(论文阅读)：Prediction of Satellite Time Series Data Based on Long Short Term Memory- Autore...

题目：基于长期短期记忆的卫星时间序列数据预测自回归综合移动平均模型（LSTM-ARIMA）Abstract  时间序列数据分析是一种通过观察历史数据并探索其随机规律来预测未来价值的方法。
AllTimeStudy·2023-04-01 00:44

时间序列-AR、MA、ARMA、ARIMA

时间序列，就是用自己的历史找递推机制，研究自己。暴力找规律，用所有可能想到的办法，把被解释变量在当下的观测值，表示成其历史观测值的函数，有点像做公务员行测数学。VAR把暴力推向了一个顶峰。（葛通）经典回归分析中暗含着一个重要的假设：数据是平稳的。，如果数据非平稳，那么大样本下的统计推断基础“一致性”要求就会被破坏。当数据非平稳，就会导致出现“虚假回归”的问题。即两个本来没有任何因果关系的变量，却有
凡有言说·2023-03-26 04:10

交通数据的时间序列分析和预测实战

★然后将数据分为训练集和验证集，简单介绍了并应用多个时间序列预测技术，如朴素法、移动平均方法、简单指数平滑、霍尔特线性趋势法、霍尔特-温特法、ARIMA和SARIMAX模型。
程序员的隐秘角落·2023-03-24 15:22

时间序列分析_co2的预测分析

分析目的：根据时间序列反映出来发展过程和趋势，建立ARIMA模型，预测下一段时间可能达到的水平。
a_big_cat·2023-03-17 18:17
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他