ts15_Forecast multiple seas_mSTL_make_subplot_rMSPE_UCM_date format_NeuralProphet_changepoint_StateS

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分类专栏： pythonForFinance2 文章标签： 人工智能
于 2023-02-02 20:21:32 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Linli522362242/article/details/128760927
本文探讨了处理具有复杂季节性的时间序列数据的算法，如使用MSTL进行多重季节性分解，利用Unobserved Components Model (UCM)、Prophet和NeuralProphet进行预测。通过小时级能源消耗数据展示了不同方法的效果比较，并介绍了状态空间模型和卡尔曼滤波器在处理噪声或不完整测量值时的作用。

     Time series data can contain complex seasonality – for example, recorded hourly data can exhibit daily, weekly, and yearly seasonal patterns. With the rise of connected devices – for example, the Internet of Tings (IoT物联网:是指通过各种信息传感器、射频识别技术、

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