时间序列的分析和预测

最新推荐文章于 2024-11-23 20:40:19 发布
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该博客聚焦于时间序列的分析和预测，虽未给出具体内容，但可知围绕时间序列这一信息技术领域概念，进行相关分析及预测工作，对时间序列数据处理有重要意义。

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kaggle实战4.1--时间序列预测问题
qq_51764183的博客
04-13 2674
这个时间预测序列对应的是kaggle上Time Series的course，course的连接贴在下方 时间序列预测kaggle教程 本文使用的数据集的地址： 图书销售量数据集 第一课 线性回归和时间序列 引言 预测可能是机器学习在现实世界中最常见的应用。企业预测产品需求，政府预测经济和人口增长，气象学家预测天气。对未来事物的理解是整个科学、政府和行业的迫切需要（更不用说我们的个人生活了！），这些领域的从业者正越来越多地应用机器学习来满足这一需求。 时间序列预测是一个具有悠久历史的广泛领域。本课程的重点是将
Sales_Forecasting：关于kaggle数据集的时间序列分析和预测项目
02-18
销售_预测 基于kaggle数据集的时间序列分析和预测项目。 在这个项目中，我使用了从指数平滑和ARIMA模型到Facebook的Prophet库的最新预测技术，以便预测俄罗斯公司的未来销售利润。 数据集来自Kaggle.com。 使用RMSE在模型一步预测和实际值之间分析了模型的性能。 表现最好的模型是Prophet，然后是三重指数平滑模型。 找到最佳绩效模型之后，我将其用于预测公司中各个商店的未来利润。 结果可以在sales_plots文件夹中找到； 它们采用交互式可绘制HTML文件的形式。 这些文件无法由GitHub显示，因此我在此处保留了一些文件预览的链接：
时间序列分析
04-26
中科院张建方时间序列的内容方法模型和应用
Kaggle时间序列预测相关比赛以及代码
qq_47997583的博客
09-11 2207
Kaggle上的时间序列预测比赛以及相关代码
时间序列预测(1)
song的博客
10-31 731
时间序列预测的 时间序列 时间序列预测 时间序列预测方法 1）AR 2）MA 3）ARMA 4）ARIMA
精选资源
通过Python进行时间序列的分析与预测.pdf
08-29
本资料《通过Python进行时间序列的分析与预测》由Changquan Huang和Alla Petukhina共同撰写，旨在为读者提供应用Python进行时间序列分析和预测的全面指导。 首先，了解时间序列的基本概念至关重要。时间序列是由...
第7章时间序列分析和预测.pptx
10-06
时间序列分析是统计学中的一种方法，主要用于研究和预测随时间变化的数据序列。在本章“第7章时间序列分析和预测”中，主要探讨了时间序列的基本概念、组成要素、描述性分析以及预测方法。 首先，时间序列是由一组...
TSstudio：时间序列分析和预测工具
02-05
TSstudio是一款专为时间序列分析和预测设计的工具，它提供了强大的可视化和建模功能，帮助用户在R环境中更高效地进行工作。 在R语言中，TSstudio提供了友好的界面，使得非编程背景的用户也能进行复杂的时间序列操作...
时间序列预测一定需要深度学习模型吗？
Datawhale
04-24 714
Datawhale干货作者：时序人，编辑：kaggle竞赛宝典时间序列预测一定需要深度学习模型吗？简介时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的...
Python-Kaggle网页流量时序预测比赛第一名方案
08-11
Kaggle网页流量时序预测比赛第一名方案
LSTM时间序列预测销量
12-26
本代码采用python语言写的一个LSTM时间序列来预测销量
Kaggle时序建模案例：预测水资源可用性
2301_78285120的博客
06-13 670
新的时间特性是周期性的，特征月周期为每年1至12个月。虽然每个月之间的差值在一年内增加1，但在两年内，月特性从12(12月)跳到1(1月)。分析数据集是否包含空值，绘制的时间序列显示似乎有一些零值，我们将用nan值替换它们，然后再填充它们。自相关函数(ACF): P=滞后周期，P帮助调整用于预测序列的拟合线，P对应于MA参数。一些时间序列模型，如ARIMA，假设基础数据是平稳的。时间序列分解涉及到将一个序列看作水平、趋势、季节性和噪声成分的组合。基本统计：拆分时间序列，比较每个分区的均值和方差。
基于树的时间序列预测（LGBM）
mnwl12_0的博客
05-06 2513
梯度提升模型特别适用于处理复杂的数据集，可以处理大量特征和特征之间的交互，并且对过度拟合也很稳健，同时能够处理缺失值。在大多数时间序列预测中，尽管有Prophet和NeuralProphet等方便的工具，但是了解基于树的模型仍然具有很高的价值。ARIMA 模型使用过去的值来预测未来的值，因此过去的值是重要的候选特征，可以创建许多滞后回归因子。创建基于时间的特征，包括日期、星期、季度等各种特征，通过 pandas series 的 "date" 类中提供的一系列函数，可以轻松实现这些需求。
Kaggle时间序列(Time Series)教程 6-使用机器学习预测(forecasting-with-machine-learning)
一口气全念对的专栏
02-16 2202
引言 在第2课和第3课中，我们将预测视为一个简单的回归问题，我们的所有特征都来自单个输入，即时间索引。 只需生成我们想要的趋势和季节性特征，我们就可以轻松地创建未来任何时间的预测。 然而，当我们在第4课中添加滞后特征时，问题的性质发生了变化。 滞后特征要求在预测时已知滞后目标值。 一个lag_1将时间序列向前移动1步，这意味着您可以预测未来1步，但不能预测2步。 在第4课中，我们只是假设我们总是可以产生延迟到我们想要预测的时期（换句话说，每个预测都只是向前迈出一步）。 现实世界的预测通常需要更多的东西，因此
kaggle之数字序列预测
lijingpeng的专栏
08-19 1187
数字序列预测 Github地址 Kaggle地址 %matplotlib inlineimport pandas as pd import string import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessingtrain = pd.read_c
时间序列预测方法汇总：从理论到实践（附Kaggle经典比赛方案）
lsxxx2011的专栏
04-24 2131
作者 | Light，学校 | 中国科学院大学知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/471014006编辑：Python数据科学大家好，我是东哥。分享一篇时间序列方法汇总的干货文章，理论、实践全包括，附案例和实战链接。时间序列是我最喜欢研究的一种问题，这里我列一下时间序列最常用的方法，包括理论和实践两部分。理论部分大多是各路神仙原创的高赞解读...
kaggle竞赛宝典 | 2024时序预测都有哪些经典工作——总结篇
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csdn_xmj的博客
11-23 1428
在这一节里，会为大家整体介绍2024年的时间序列一些具有突破性进展的领域。后续章节将持续在知识星球中更新，深入解读和串联这些领域的相关工作。
CaterpillarSSA：时间序列分析和预测的强大工具
标题中提到的"CaterpillarSSA"是时间序列分析中一种特殊的算法，被称为"毛毛虫"奇异谱分析（Caterpillar-SSA）。SSA是一种能够对一维时间序列进行扩展分析、预测和变化点检测，以及对多维时间序列进行分析和预测的强...
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