预测是人们根据食物的发展鼓励、历史和现状，分析影响其变化的因素
原创
2023-06-07 09:49:39
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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。需要明确一点的是，与回归分析预测模型不同，时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。如之前的文章所介绍，时间序列可以分为平稳序列，即存在某种周期，季节性及趋势的方差和均值不随时间而变化的序列，和非平
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2023-12-11 14:43:30
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总第216篇/张俊红预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据（上），时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。所谓平稳时间序列，就是随着时间的推移，要研究指标的数值不发生改变，或者在某个小范围内进行波动。定量一点来讲，就是随着时间的推移，该指标的均值和方差不发生变化。比如下图这样：随着时间的推移，均值和
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2023-10-08 18:20:15
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）python数据挖掘系列教程时间序列中常用预测技术，一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。1. 移动平均法 (MA)1.1. 简单移动平均法设有一时间序列y1,y2,…, 则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数.1.2 趋势移动平均法当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直
原创
2022-03-27 16:24:05
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一、数据预处理1.1 异常值清理由于设备故障或计算错误，时序数据中会有一些异常值，这些异常值会对时间序列的预测造成不好的影响，所以先进行平滑处理，去除异常值。平滑处理的方式可以采用取前后均值的方法，代码如下：def diff_smooth(ts):
dif = ts.diff().dropna() # 差分序列
td = dif.describe() # 描述性统计得到：min
时间序列简介 时间序列 是指将同一统计指标的数值按其先后发生的时间顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。常用的时间序列模型常用的时间序列模型有四种：自回归模型 AR(p)、移动平均模型 MA(q)、自回归移动平均模型 ARMA(p,q)、自回归差分移动平均模型 ARIMA(p,d,q), 可以说前三种都是 ARIMA(p,d,q)模型的特殊形式。模型的具
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2024-01-22 21:13:23
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# Python 灰色预测法预测时间序列数据
在数据科学和统计分析中，时间序列预测是一个极为重要的领域。它涉及到对时间序列数据进行分析，以便对未来的趋势和事件进行预测。灰色预测法，作为一种有效的时间序列预测方法，凭借其简便性和实用性，在实际应用中得到了广泛的关注。
## 什么是灰色预测法？
灰色预测法（Grey Prediction Method）是由中国学者邓小平于1980年代提出的一种基
# 时间序列预测：指数平滑法与 Python 实现
在数据分析和预测中，时间序列预测是一项非常重要的技术。它能够帮助我们根据过去的数据趋势来预测未来的结果。本文将介绍时间序列预测中的一种常见方法——指数平滑法，并提供 Python 示例代码，让我们更好地理解这一概念。
## 什么是时间序列？
时间序列是指按时间顺序排列的一组数据点，通常在均匀的时间间隔内收集数据。这些数据点可以反映诸如销售额
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
一次性多步预测，也可以逐步预测
原创
2022-10-29 00:27:36
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时间序列分析是一项重要的数据分析技术，用于揭示数据随时间变化的模式和趋势。Python提供了丰富的库和工具，使得时间序列分析和预测变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用Python进行时间序列分析的基本步骤，并展示常用的时间序列模型及其在预测中的应用。一、数据准备与探索1.数据收集：选择合适的时间序列数据集，可以是经济指标、股票价格、气象数据等。常用的数据源包括Yahoo Finance、Quan
原创
2023-11-28 15:11:32
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一. 基础知识： 1. 概念：时间序列是指一个数据序列，特别是由一段时间内采集的信号组成的序列，序列前面的信号表示采集的时间较早。 2
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2022-05-18 15:52:58
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目录一、知识框架二、练习题一、知识框架二、练习题1是1991～2008年我国财政收入数据。采用指数曲线预测2009年的财政收入，并将实际值和预测值绘图进行比较。解：设指数曲线的趋势方程为Yt＝b0b1t，两端取对数得ln（Yt）＝ln（b0）＋tln（b1）。根据最小二乘法原理，求得ln（b1）＝0.1709，ln（b0）＝7.8445，对应指数曲线方程为Yt＝2551.6615×1.1864t。
本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。我们从白噪声生成另一种时间序列。如下式： 这种时间序列的值由此刻的白噪声实现（white noise realization)加上beta倍的前一刻的白噪声实现。注意这个beta跟CAPM模型的beta没有任何关系，就是一个希腊字母而已。当beta=0时，这个时间序列就是
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2023-12-14 13:52:41
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一、作业要求自选时间序列完成时间序列的建模过程，要求序列的长度>=100。报告要求以下几部分内容：数据的描述：数据来源、期间、数据的定义、数据长度。作时间序列图并进行简单评价。进行时间序列的平稳性检验，得出结论，不平稳时间序列要进行转化，最终平稳。进行自相关、偏自相关图，得出模型的阶数。对时间序列模型进行拟合，得出参数的估计值。检验模型的残差项，判断模型是否合格，给出模型最终的估计结果。应用
ARMA模型时间序列分析法ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法，是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型。1969年Akaike H首次利用自回归滑动平均ARMA模型进行了白噪声激励下的模态参数识别。N个自由度的线性系统激励与响应之间的关系可用高阶微分方程来描述，在离散时间域内，该微
指标值的突然上升或下降是一种异常行为，这两种情况都需要注意。如果我们在建模之前就有异常行为的信息，那么异常检测可以通过监督学习算法来解决，但在没有反馈的情况下，最初很难识别这些点。因此，我们可以使用孤立森林（Isolation Forest）、支持向量机和LSTM等算法将其建模为一个无监督问题。下面使用孤立森林识别异常点。这里的数据是一个用例(如收益、流量等)，每天有12个指标。我们必须首先确定在
时间序列预测目录时间序列预测 1.时间序列介绍 2.原始数据集 3.导入数据 4.检测时间序列的*稳性 5.如何使时间序列*稳 5.1 估计和消除趋势 5.1.1 对数转换 5.1.2 移动*均 5.2 消除趋势和季节性 5.2.1 差异化 5.2.2 分解 6.预测时间序列 6.1 AR Model 6.2 MA Model 6.3 Combined Model 6.4 恢复到原始比例 1.时间
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2023-08-25 13:08:53
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“ 本文阐述基于PySpark的sql数据读取、特征处理、寻找最优参数、使用最优参数预测未来销量的全过程，重在预测流程和Pyspark相关知识点的讲解，展示可供企业级开发落地的demo。” 文章目录1 数据读取与预处理1.1 数据读取1.2 特征生成1.3 数据集的划分2 模型构建和调优2.1 设置参数空间2.2 交叉验证2.3 dataframe转换2.4 dataframe最优参数保存至数据库
论文链接：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2106.13008.pdfAbstract 延长预测时间是极端天气预警和长期能源消耗规划等实际应用的关键需求。本文研究时间序列的长期预测问题。先前的基于 Transformer 的模型采用各种 self-attention 机制来发现长期依赖关系。然而，长期未来的复杂时间模式使基于 Transformer 的模型无法找到可靠的
