2021年刚刚结束，小毛的便利店整体销量还不错，年末盘点时发现由于某种热销饮料库存大约缺少100箱，导致流失了部分营业额，因此小毛希望通过对历史年份销售数据的整理，对2022年进货量和销售额进行预测，合理制定2022年度购销计划，使2022年营业额迈向更高的台阶。小毛看着满眼的销售数据陷入了沉思……在上面案例中，小毛的问题是通过历史销售数据来预测未来销售数据，在统计学领域，可以使用时间序列分析来解
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2023-10-13 20:55:10
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Prophet 时间序列预测算法 一、背景时间序列预测是一种预测未来数据的方法，对于时间序列的分析，我们可以采用传统的统计学方法，例如 ARIMA、Exponential Smoothing等，这些方法通过分析过去的数据建立模型来预测未来的趋势，但是这些方法有一个限制就是必须满足某些假设条件，例如数据的稳定性，缺失值的处理等等。因此，近年来出现了一些新的时间序列预测方法，例如 Faceb
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2023-08-12 19:34:34
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时间序列预测的五种策略简 介时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。通常，时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“单步预测”，因为仅要预测一个时间步。例如，给定最近7天观察到的温度：单步预测仅需要在时间步骤8进行预测。在一些时间序列问题中，必须预测多个时间步长。与单步预测
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2023-07-29 20:08:13
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时间序列分析之holtwinters和ARIMA时序算法，常谈平稳性，弱平稳性，强平稳性平稳的基本思想是:时间序列的行为并不随时间改变。平稳性刻画的是时间序列的统计性质关于时间平移的不变性。我们研究时间序列很重要的一个出发点 是希望通过时间序列的历史数据来得到其未来的一些预测，换言之，我们希望时间序列在历史数据上的一些性质，在将来保持不变，这就是时间平移的不变性。反之，如果时间序列不是平稳的，由历
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2023-08-12 19:48:00
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LSTM：长短期记忆，主要功能就是利用三个门控制前期状态和当前输入，这一系列运算操作使得 LSTM具有能选择保存信息或遗忘信息的功能。所以可以用于时间序列数据的预测。理解时间序列与稳定性1.首先理解时间序列。时间序列是时间间隔不变的情况下收集的时间点集合。这些集合被分析用来了解长期发展趋势，为了预测未来或者表现分析的其他形式。这里理解好像就是一个时间对应一个值，完全可以用线性时间来做。但并不是这样
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2023-08-17 16:44:38
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# Java预测算法Demo实现指南
## 1. 简介
在本篇文章中，我将教会你如何使用Java实现一个简单的预测算法Demo。作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和注释，确保你能够轻松理解和实现。
## 2. 实施步骤
下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的Java类和库 |
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# Java预测算法 Demo
在当今的数据驱动世界中，预测算法在各种应用场景中扮演着关键角色。从电商推荐到天气预报，预测算法能够帮助我们从历史数据中提取有价值的信息，以便做出更明智的决策。本文将通过一个简单的Java预测算法示例来阐述其基本概念和实现方法，并展示相关的类图和序列图。
## 1. 预测算法概述
预测算法的主要目标是基于现有的数据，预测未来的趋势或结果。预测算法种类繁多，包括线
本篇介绍时间序列的定义、任务、构成以及预测方法，主要是基本概念的介绍和理解。时间序列定义时间序列，通俗的字面含义为一系列历史时间的序列集合。比如2013年到2022年我国全国总人口数依次记录下来，就构成了一个序列长度为10的时间序列。专业领域里，时间序列定义为一个随机过程，是按时间顺序排列的一组随机变量的序列集，记为。并用 或者 表示该随机序列的N有序观测值。这里有两个概念，随机变量和观测值。随机
时序预测相关技术分享时序预测是指对时间序列数据进行预测，以预测未来的趋势或行为。在实际生产和应用中，时序预测广泛应用于金融、电力、交通等领域。时序预测可以帮助人们更好地理解和掌握未来的趋势和规律，从而做出更明智的决策。时序预测技术的方法和模型多种多样，下面介绍一些常用的方法和模型：时间序列的基本特征时间序列特征分解Why 时间序列分解是一种用于分解时间序列成不同成分的方法，通常将时间序列分解为三个
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2023-08-20 13:09:35
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时间序列算法time series data mining 主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的feature提取与分类），clustering（相似数列聚类）等。时间序列的预测常用的思路：1、计算平均值2、exponential smoothing指数衰减
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2023-08-22 21:23:07
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最近一直在接触时间序列，所以打算写一些有关时间序列的文章，预测部分会从规则开始、到传统模型、到机器学习、再到深度学习，此外也会介绍一些时间序列的基本概念，包括自相关、平稳性、滞后性、季节性等。1.基本概念1.1 时间序列预测预测是商业中的常见统计任务，它可以为生产、运输和人员安排等决策提供信息，并为长期战略规划提供指导。预测是指在考虑到所有可用信息的前提下，包括历史数据和可以影响预测的任何未来事件
股价预测、零售时间序列预测1.什么是时间序列预测时间序列（time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据时间序列（time series forecaing，简称时序预测、预估、forecasting）指预测未来时间点的数值要预测的对象称为观测值通常基于历史的观测值预测未来有些时间序列的预测还需要考虑其他会影响观测值的变量，即外部因素（external regressor），如是
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2023-11-16 19:12:48
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概述Deep Factors是一种global-local组合的框架预测模型，这个家族包含三种方法：DF-RNN，DF-LDS和DF-GP。这三种方法global的部分是相同的，由一组深度因子的线性组合而成，这些深度因子都是采用DNN神经网络获得的，论文中采用的是RNN，用于提取复杂的非线性模式（fixed effect）；local部分使用概率模型，比如白噪声过程、LDS或GP，用于捕捉单个序列
一、KNN算法的前置知识k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）是在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类型中的某一个类别。分类可用于预测。预测的目的是从历史数据记录中自
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2023-08-22 19:32:58
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Python机器学习 预测分析核心算法 PDF扫描版详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现，能够适用于高机器学习技能的Python开发人员阅读。内容简介机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言《Python机器学习:预测分析核心算法》通过集中介绍两类可以
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2023-08-24 15:12:08
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叫做fbprophet，它的官方网址与基本介绍来自于以下几个网站： Github：https://github.com/facebook/prophet 官方网址：https://facebook.github.io/prophet/ 论文名字与网址：Forecasting at scale，https://peerj.com/preprints/3190...
原创
2023-05-17 18:50:07
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基于随机森林(RF)算法的数据分类预测 matlab代码ID:7629643740057283 誩宝 基于随机森林算法的数据分类预测一直是数据科学领域的一项重要研究课题。随机森林算法是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并组合它们的预测结果，实现对数据分类的准确预测。相较于单个决策树算法，随机森林算法具有较好的鲁棒性和准确性。在实际应用中，我们常常需要根据已有的数据集进行分类预测。
# 预测算法在Java中的实现
## 介绍
在数据分析和机器学习领域，预测算法被广泛应用于预测未来事件或结果。在Java中，我们可以使用各种库和工具来实现预测算法。本文将教会你从头到尾实现一个简单的预测算法，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 实现步骤
下面是预测算法实现的基本步骤：
```mermaid
journey
title 预测算法实现步骤
section
# Java预测算法简介
## 什么是预测算法?
预测算法是一种用于预测未来事件或结果的算法。它是基于已有数据的统计和分析，并利用这些数据来推断未来可能发生的情况。
预测算法在各个领域都有广泛的应用，例如股市预测、天气预报、销售预测等。它可以帮助我们做出决策，制定计划，并提前做好准备。
## Java中的预测算法
在Java中，我们可以使用各种预测算法来进行数据分析和预测。下面我们将介绍
原创
2023-07-16 04:08:53
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1.车辆剩余续驶里程的定义 定义：电动汽车行驶过程中，从电池当前状态当完全放电状态，车辆能够行驶的距离。车辆剩余续驶里程主要由剩余可用能量和汽车未来能耗两个因素决定。在前面的研究中，我们可用利用安培积分法、速度对时间积分、KNN回归预测等方法准确预测出SOC，结合电压就可以估算出电池可用能量。车辆自身质量、结构及其零件的性能、电机效率、电池内阻消耗、胎压、造型这些因素都会对车辆的行驶阻力造成影响
