arima 第12页

第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题python实现

目录前言一、第一题1.第一问2.第二问二、第二题1.第一问2.第二问写在后面前言帮朋友宣传一下（第十届泰迪杯B题），用了好多种方法，比如模型用了LSTM,ARIMA等模型，LSTM中又分了LSTM实现单变量时间序列预测

weichen6·2022-04-24 07:40

第十届泰迪杯B题电力系统负荷预测代码更新(基于全部数据)

时序模型方案(ARIMA)精度分析，以及结果模型预测+精度分析(大家自己调整参数,order=(1,1,1))fromstatsmodels.tsa.arima_modelimportARIMA#Fitmodelmodel

专注数据挖掘·2022-04-18 07:34

AutoTS：一行代码得到最强时序基线

只需使用一行代码，就可以训练多个时间序列模型，包括ARIMA、SARIMAX、FBProphet、VA

Python学习与数据挖掘·2022-03-27 07:30

Python库AutoTS一行代码得到最强时序基线

只需使用一行代码，就可以训练多个时间序列模型，包括ARIMA、SARIMAX、FBProphet、VA

·2022-03-25 11:47

第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛【B题：电力系统负荷预测分析】完整解题代码Python，共三套

+数据可视化代码+特征工程代码+模型预测代码+后期优化策略②第二大问第一小问：突变时间确定代码2、第二套完整解题代码①数据分析处理+特征提取代码②模型训练+模型评价代码3、进阶版完整解题代码①时序模型ARIMA

青青子衿-·2022-03-20 14:24

【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】B题：电力系统负荷预测分析 ARIMA、AutoARIMA、LSTM、Prophet、多元Prophet 实现

平稳性检验6数据转换7特征工程7.1时序提取7.2编码循环特征7.3时间序列分解7.4滞后特征7.6探索性数据分析7.7相关性分析7.8自相关分析8建模8.1时序中交叉验证8.2单变量时间序列模型8.2.1ARIMA8.2.2LSTM8.2.3Auto

Better Bench·2022-03-20 14:54

第十届泰迪杯B题电力系统负荷预测LSTM神经网络代码

本次代码为LSTM神经网络预测，主页还有机器学习，时序模型arima，prophet代码。nn_model=Seque

专注数据挖掘·2022-03-13 07:36

【视频】时间序列分析：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

p=18860时间序列分析模型ARIMA-ARCHGARCH模型分析股票价格数据视频：时间序列分析：ARIMAGARCH模型分析股票价格数据简介时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值

拓端研究室·2022-03-12 13:59

时间序列（一）：时间序列数据与时间序列预测模型

时间序列系列文章：时间序列（一）：时间序列数据与时间序列预测模型时间序列（二）：时间序列平稳性检测时间序列（三）：ARIMA模型实战时间序列及其预测是日常工作中建模，分析，预测的重要组成部分。

Smilecoc·2022-03-04 07:47

4大类11种常见的时间序列预测方法总结和代码示例

以下是本文将要介绍的方法列表：1、使用平滑技术进行时间序列预测指数平滑Holt-Winters法2、单变量时间序列预测自回归(AR)移动平均模型(MA)自回归滑动平均模型(ARMA)差分整合移动平均自回归模型(ARIMA

·2022-02-26 11:02

Python Matplotlib绘制多子图详解

diff1[-pre_day:]#真实值pre_ph=results_data["yhat"]#prophetpre_lstm=reslut#lstmpre_ari=data_ari['data_pre']#arima

·2022-02-21 10:27

2022美赛C题思路代码解析

这道题需要用到一些机器学习算法，特别是时间序列相关的算法，比如ARIMA算法

Bony-·2022-02-20 07:21

2022数学建模美赛C思路

背景中交代了有关策略制定的目标函数是：max总回报变量由黄金和比特币的每日交易量可以涉及到的算法可以有：时间序列的算法（比如ARIMA）或者循环神经网络（比如LSTMNN）和其他算法如支持向量机

千千小屋·2022-02-19 07:23

时序预测之四_Prophet时序模型

在效果方面，我在同一项目中尝试了ARIMA，将星期和节假日作为特征代入GBDT，Prophet，相对来说，Prophet效果最好，当然这与数据有关，也不能一概而论。

xieyan0811·2022-02-18 20:50

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

·2022-02-07 13:37

Grondona1996 2维AR

AnalysisofVarietyYieldTrialsUsingTwo-DimensionalSeparableARIMAProcesses.Biometrics52:763–770.doi:10.2307/2532916基于可分离ARIMA

董八七·2022-02-05 19:10

【数据挖掘时间序列分析】餐厅销量预测

餐厅销量预测一、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

CHRN晨·2022-02-05 07:14

数据驱动分析实践六- 预测销量

时序预测是机器学习技术的重要组成部分，例如ARIMA(AutoregressiveIntegratedMovingAverage)、SARIMA(SeasonalAutoregressiveIntegratedMoving-Av

Magic Ktwc37·2022-02-05 07:37

拓端数据(tecdat)：R语言代写使用ARIMA模型预测股票收益

在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测库存的回报，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。时间序列中的预测模型是什么？

拓端tecdat·2022-02-05 06:48

拓端tecdat|R语言时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究

p=5421原文出处：拓端数据部落公众号本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例的延续。

·2022-01-27 17:51

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

·2022-01-27 16:47

R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25122当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。我们可以通过对时间序列进行一阶差分来对其进行平稳化，这将产生一个平稳序列，即零均值白噪声序列。例如，股票的股价遵循随机游走模型，收益序列（价格序列的差分）将遵循白噪声模型。让我们更详细地了解这种现象。由于随机游走序列的差分是白噪声序列，我们可以说随机游走序列是零均值白噪声序列的累积和（即积分

·2022-01-21 15:10

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

·2021-12-01 17:33

基于python的时间序列分析ARIMA（p,d,q）模型及模型预测

好大一只！·2021-11-29 16:53

时间序列分析—从ARMA到ARIMA再到SARIMA

[TOC]ARMAAR(p)，MA(q)二者相结合，即为ARMA(p,q)，自回归移动平均。公式如下：公式表示：当前时间步长的值是一个常数加上自回归滞后及其乘数之和，加上移动平均滞后及其乘数之和，再加上一些白噪声。兼具捕捉滞后项及残差的影响，更具普遍性。确定p,q的阶，根据最小二乘或极大似然估计等非参数估计更新方程系数。回顾一下时间序列建模流程：平稳性检验：判断序列是否平稳如果不平稳，则需对序列进

·2021-11-23 14:46

Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用

p=24407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。

·2021-11-22 15:32

时间序列分析（3）| ARMA模型的拟合

1arima()函数R语言中的stats工具包中的arima()函数可以用来拟合ARMA模型。ARMA(,)等价于ARIMA(,,)。

R语言学堂·2021-11-13 19:12

【项目实战】基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景当今世界正处于一个数据信息时代，随着后续互联网的发展各行各业都会产生越来越多的数据，包括不限于商店、超市、便利店、餐厅等等。那么这里面很多数据都是随着时间产生的，这就形成了时间序列数据，而且很多时间序列数据都是非平稳时间序列数据。目前对非平稳时间序列分析应用最多的模型

胖哥真不错·2021-11-01 11:22

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24092前言在量化金融中，我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。通过发展我们的时间序列分析(TSA)方法组合，我们能够更好地了解已经发生的事情，_并对_未来做出更好、更有利的预测。示例应用包括预测未来资产收益、未来相关性/协方差和未来波动性。在我们开始之前，让我们导入我们的Python库。import pandas as pdimport

·2021-10-26 14:43

R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

原文链接：http://tecdat.cn/?p=18860原文出处：拓端数据部落公众号简介时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换，而后者则研究序列的自相关，并且使用Box-Jenkins和ARCH/GARCH方法进行序列的预测。本文将提供使用时域方法对R环境中的金

·2021-10-21 17:58

拓端tecdat|R语言结合新冠疫情COVID-19对股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057原文出处：拓端数据部落公众号1.概要本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从YahooFinance获得的。2.简介预测算法是一种试图根据过去和现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点，来尝试预测数据集所选变量的未来值。在市场历史期间，一

拓端研究室·2021-10-20 17:53

R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=240571.概要本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从YahooFinance获得的。2.简介预测算法是一种试图根据过去和现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点，来尝试预测数据集所选变量的未来值。在市场历史期间，一直有一种持续的兴趣试图分析其

·2021-10-20 17:20

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）。

·2021-10-08 15:41

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。

·2021-08-25 16:12

Python学习——ARIMA模型使用之COVID-19 Stock Market Analysis

ARIMA模型使用之COVID-19StockMarketAnalysis以下数据分析的目的是了解新冠肺炎发生前后美国股票市场的变化。

水沐银橙·2021-07-16 14:14

R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22849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"）。然后，在样本中估计模型，并使用一些误差指标来评估其预测性能。如果这样的程序只做一次，那么这被称为"固定原点"评估。然而，时间序列可能包含离群值，一个差的模型可能比更合适的模型表现得更好。为了加强对模型的

·2021-06-23 22:16

R语言代写进行时间序列（arima，指数平滑）分析

原文：http://tecdat.cn/?p=3609读时间序列数据您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。数据集如下所示：AgeofDeathofSuccessiveKingsofEngland#startingwithWilliamtheConqueror#Source:McN

tecdat拓端·2021-06-20 19:50

【大数据部落】基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测

原文链接http://tecdat.cn/?p=1130如今DT(Datatechnology)时代，数据变得越来越重要，其核心应用”预测“也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。业务挑战针对服装这类的时尚产业的客户需求，我们参考ZARA，

tecdat拓端·2021-06-11 22:33

2018-12-30

这周看了EM算法，时间序列ARIMA模型。跟着课程案例用pandas练习时间序列的操作。熟悉statsmodels库以及tsfresh库。

ygquincy·2021-06-05 22:40

2021电工杯B题思路分析程序示例及参考文献

可以使用LSTM或ARIMA方法。对于第三问：可以运用动态条件相关系数GAR

weixin_47316503·2021-05-28 19:57

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原文出处：拓端数据部落公众号标准的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。

拓端研究室·2021-05-17 17:10

一月份工作记录

关键字K_means、ARIMA前言一月份主要工作如下：精细化数据预处理过滤掉单一地点mac、过滤掉出现天数低于10天的mac、进一步细分地点列表；数据索引保留两份原始数据，以不同的索引保存，便于后续检索

Chelsea_Dagger·2021-05-15 08:25

时序预测之二_ARIMA

1.说明 ARMA回归滑动平均模型(AutoregressiveMovingAverageModel,简记ARIMA)，是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型

xieyan0811·2021-05-14 20:28

时间序列分析-如何写出ARIMA模型的公式

需要搞清楚的知识点有：·ar，ma，arma，arima模型的公式，参考维基百科·滞后算子（表示前几期）·差分（1阶差分就是相邻两项相减，2阶差分就是每相邻两项相减的结果相减）总结如下：1、滞后算子和差分的概念

基督徒Isaac·2021-05-13 16:58

R语言时间序列分析-根据aic值选择arima模型

在上一篇中，探讨了R语言时间序列分析常用步骤，如何比对AIC值判断最优模型？代码和解释如下：#WWWusage是datasets包自带的每分钟通过服务器连接到因特网的用户数的长度为100的时间序列数据require(graphics)#画图判断平稳性，调用plot和par函数win.graph();plot(WWWusage)#明显带趋势，需要差分workarima(WWWusage,order=

基督徒Isaac·2021-05-12 19:44

R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列

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。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。

拓端研究室·2021-05-11 17:55

用ARIMA模型做需求预测

什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。

不会停的蜗牛·2021-05-08 18:29

时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测

时序预测|MATLAB实现ARIMA时间序列预测（armax函数）本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测；实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶

机器学习之心·2021-05-08 18:37

如何Python或者R语言中实现用ARIMA模型输出参数实施预测

针对文章如何MATLAB实现用ARIMA模型输出参数实施预测的补充解释，因为使用Python和R语言进行AR等时间序列模型估计的时候，尤其是AR模型，由于输出的参数结果和MATLAB的不对应该，可能会产生一定的疑惑

Zhanwei Liu·2021-05-06 10:52

如何MATLAB实现用ARIMA模型输出参数实施预测

正文自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）和自回归差分移动平均（ARIMA）模型是时间序列模型，它们主要是使用历史时间步的观测值作为回归方程的输入，以预测下一时间步的值。

Zhanwei Liu·2021-05-05 17:58

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