Prophet原理、代码实现

最新推荐文章于 2025-06-10 11:06:30 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-10 11:06:30 发布 · 1.4k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了Facebook开源的时间序列预测工具Prophet，详细探讨了其基于加法模型的特点，包括年度、周度及日常季节性的处理能力。此外还提供了Python安装指南、原理概述以及代码实例，适合希望快速上手并应用Prophet进行预测任务的学习者。

@创建于：20210317
@修改于：20210317

文章目录

1、Prophet介绍

Prophet是一个基于加法模型的时间序列数据预测程序，其中非线性趋势用于预测年度、每周和每日的季节性以及假日效应。它非常适用于具有强烈季节性影响或历史数据有周期的时间序列。Prophet对数据缺失和趋势变化非常敏感，通常能够很好地处理异常值。

# python依赖方式
pip install fbprophet
2、Prophet官网
3、Prophet原理
4、代码探索
5、数据资源
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】Prophet时间序列算法（附python代码实现）
qq_36130719的博客
12-06 669
Prophet模型是一种时间序列预测模型，由Facebook开发。Prophet模型采用了一种灵活的框架，使得对于不同的时间序列，可以通过简单的参数调整来实现精准的预测。Prophet模型将时间序列分解为四个主要的成分：趋势、季节性、假日效应和噪声。其中，趋势是时间序列的长期变化趋势，季节性是周期性变化的模式，假日效应是指在特殊日期或时间段内的影响，噪声则是无法被预测的随机变化。Prophet模型既可以使用加法模型，也可以使用乘法模型。加法模型和乘法模型都有各自的优缺点，适用于不同类型的时间序列。
时间序列算法Prophet代码实现——以天气预测模型为例
weixin_42347070的博客
11-06 1万+
最近在做销售量预测模型相关的项目，重新拾起时间序列算法，包括AR（自回归模型）、MA（移动平均模型）、ARIMA（差分回归移动平均模型）等。综合预测效果想要特别记录时间序列中的Prophet算法，操作简单，效果显著。 一、算法简介 Prophet是Facebook开源的python预测库，是工业级应用算法，并不是说在模型原理上相对于ARIMA模型有更好的突破，而是从模型使用体验上有所提升。即使没有统计学背景，也能快速上手使用。 二、Prophet代码实现 以天气预测模型为例。训练数据集为历史三年北京地区每
【学习笔记-时间序列预测】Prophet-模型原理
m0_51324446的博客
01-17 5232
一、模型概述 1.1 适用场景 Facebook开源的时间序列预测算法，适用于具有规律的数据，适用情景如下： a.有至少几个月（最好是一年）的每小时、每天或每周观察的历史数据； b.有多种人类规模级别的较强的季节性趋势：每周的一些天和每年的一些时间； c.有事先知道的以不定期的间隔发生的重要节假日（比如国庆节）； d.缺失的历史数据或较大的异常数据的数量在合理范围内； e.有历史趋势的变化（比如因为产品发布）； f.对于数据中蕴含的非线性增长的趋势都有一个自然极限或饱和状态。 1.2 模型输
Prophet建模预测算法原理深度解析
最新发布
xinlinliu
06-10 2953
近年来，Prophet与机器学习模型的混合使用（如Prophet-XGBoost、Prophet-LSTM）也成为一种趋势，能够结合Prophet的可解释性和机器学习模型的预测能力，进一步提升预测精度。深度学习与Prophet的融合：将深度学习技术（如LSTM、Transformer）与Prophet的可分解加性模型相结合，既能捕捉复杂的非线性模式，又能保持模型的可解释性。直观的参数调整：Prophet提供了多个直观的参数，用户可以根据数据特性和预测需求进行调整，无需深入理解复杂的数学原理。
Prophet模型详细原理
richael的博客
10-08 8344
Prophet模型详细原理 主要是为了自己以后可以及时查看笔记，如果有小伙伴有什么想法非常欢迎一起讨论。 模型形式 prophet模型原理是y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ϵ y(t) = g(t)+s(t)+h(t)+\epsilon y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ϵ 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式
Prophet的原理知识
青春正年少我要大声笑lamusique
12-02 1万+
目录 1、Prophet 简介 2、Prophet 适用场景 3、Prophet 算法的输入输出 4、Prophet 算法原理 5、Prophet 使用时可设置的参数 6、Prophet 学习资料参考 7、Prophet 模型应用 7.0 背景描述 7.1 导入数据 7.2 拟合模型 7.3 预测（使用默认参数） 7.4 趋势突变点 7.5 季节性、假期效应 7.6 模型诊断（内置方法） 7.7 模型评估 正文 1、Prophet 简介 fbprophet是facebook
时间序列分解：stl、prophet原理与实现
weixin_37598719的博客
11-30 1万+
参考文章： 局部加权线性回归Lowess 时间序列分解算法：STL 时间序列分解-STL分解法 STL——以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法 STL时序分解： 将时序分解为趋势项、季节项（周、月等）、余项。利用Lowess局部加权回归技术进行平滑；通过外循环设计体现鲁棒性。 分别用Yv， Tv，Sv，Rv分别代表数据，趋势项、季节项和余项，v的范围为0到N，那么Yv=Tv+Sv+Rv ，其中v=1,⋯,N （加法模型中，各项具有相同量纲、STL只能处理加法模型，可以先将数据
时序预测工具库（Prophet）介绍+代码
热门推荐
SeafyLiang的博客
12-07 4万+
时序预测工具库（Prophet）一、Prophet 简介二、Prophet 适用场景三、Prophet 算法的输入输出四、Prophet 算法原理六、代码6.1 依赖安装6.2 预测demo6.3 效果图七、参考资料八、官方链接：九、案例链接： 项目地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/525311?channelType=0&channel=0 参考内容： 时间序列模型Prophet使用详细讲解 初识Prophet模型（一）--
时间序列分析：从Prophet到ARIMA模型预测
shejizuopin的博客
04-16 1113
Prophet是Facebook开源的一款时间序列预测工具，特别适用于处理具有季节性和趋势性的数据。它基于加法模型设计，将时间序列分解为趋势项、季节项和节假日项，并通过拟合这些项来预测未来值。ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型是一种经典的时间序列预测模型，通过差分、自回归和移动平均来处理非平稳序列。它适用于平稳或差分后平稳的时间序列数据。Prophet和ARIMA模型在时间序列分析中具有各自的优势和适用场景。
时间序列预测算法---Prophet
u012121721的博客
10-29 9879
本文探讨了Prophet算法在时间序列预测中的应用，分析了其优势及适用场景。通过实际数据验证，Prophet在处理季节性、趋势变化等方面表现出色，预测精度高。文章为时间序列预测领域提供了一种高效、实用的方法，对相关研究和实践具有指导意义。
python 时间序列预测 —— prophet
12-22
文章目录prophet 安装数据集下载prophet 实战导入包pandas 读取 csv 数据画个图拆分数据集从日期中拆分特征使用 prophet 训练和预测prophet 学到了什么放大图 prophet 安装 prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包，直接用 conda 安装 fbprophet 即可 prophet 的官网：https://facebook.github.io/prophet/ prophet 中文意思是“先知” prophet 的输入一般具有两列：ds和y ds(datestamp) 列应为 Pandas 可以识别的日期格式，日期应为YYYY-
facebook prophet 介绍
06-15
facebook prophet的介绍，，包括总体函数组成，以及gam模型的子模块，趋势函数介绍、时间周期函数介绍、节假日介绍等。
ProphetNet：ProphetNet：预测未来N-gram用于序列到序列的预训练https：//arxiv.orgpdf2001.04063.pdf
02-24
先知网 此提供了用于在重现实验的代码 。 在本文中，我们提出了一种称为ProphetNet的新的预训练语言模型，用于序列到序列的学习，具有一个称为未来n-gram预测的新型自我监督目标。 我们已经发布了针对ProphetNet基线基准（中）。 试试！ :) 相依性 点安装火炬== 1.3.0 点安装Fairseq == v0.9.0 预训练模型 我们已经发布了针对所述的预训练模型的以下检查点： ProphetNet-large-16GB （已在16GB语料库Wikipedia +具有64个纪元的BookCorpus上进行了预训练） ProphetNet-large-160GB （已在160GB语料库Wikipedia + BookCorpus + RealNews + OpenWebText +带有14个纪元的故事上进行了预训练） 为了将来的工作，我们将把ProphetNet应用
fbprophet案例之python实现
12-21
fbprophet案例之python实现目的1.正弦波和矩形波叠加1.1 数据生成过程1.2 数据模拟的python代码1.3 propeht模型拟合2.ARMA过程2.1 ARMA过程和随机模拟器2.2 生成一个平稳的ARMA过程并利用propeht预测2.3 生成一个带趋势的时间序列3.总结 目的      上一篇博文翻译了fbprophet所参考的文献，本篇内容将给出模拟的时间序列，验证下fbpropeht的精度，以及尝试下如何调参； 1.正弦波和矩形波叠加 1.1 数据生成过程      生成一个频率为15分钟的时间序列，其中每一天的数据是一个正弦波，如果是周末，则需要在正弦波上加1，
BitProphet-Go:基于Web的BitProphet Remake（Golang）
04-09
BitProphet-Go 基于Web的BitProphet Remake（Golang）
【机器学习】讲透一个强大算法模型，Prophet！！
fengdu78的博客
01-19 6762
一直以来，都断断续续的会给大家分享有关时间序列的模型，以及一些常用方法。今天，咱们分享的Prophet是非常好用且效果不错的一个模型，Prophet最初是由Facebook 开发，用来帮助预测数据的未来趋势。简单来说，时间序列预测就是通过分析历史数据，猜测未来会发生什么。比如你有过去几年每天的销售额数据，想预测明年的销售额趋势，Prophet 就是用来做这个的工具。咱们简单的来解释一下Prophe...
第16节:prophet原理及python实现
全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！
03-03 3105
prophet基本原理 Prophet是一个基于加法模型的时间序列数据预测程序，其中非线性趋势用于预测年度、每周和每日的季节性以及假日效应。它非常适用于具有强烈季节性影响或历史数据有周期的时间序列。Prophet对数据缺失和趋势变化非常敏感，通常能够很好地处理异常值。 pip install fbprophet prophet模型的结构如下: y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ϵ 其中,g(t)是趋势(trend)函数，用来分析时间序列中非周期性的变化。 s(t)代表周期性的变化，例如一周或一年的周
彻底搞懂一个算法，Prophet！！
zengxiaojian2的博客
04-04 1448
原创 程序员小寒 程序员学长 2025年04月02日 23:35 北京大家好，我是小寒今天给大家分享一个超强的算法模型，ProphetProphet 算法是由 Facebook 开发的一种时间序列预测算法，特别适用于处理具有强季节性、节假日效应和趋势变化的时间序列数据。该模型的设计目标是简化时间序列预测任务，使得用户无需对数据做过多的预处理，且具有良好的可解释性。Prophet 是一种基于加法模型的时间序列预测算法，它通过分解时间序列为不同的组成部分来进行建模。具体来说，Prophet 假设时间序列 可以
时间序列预测实战(十八)利用Prophet实现长期预测（附代码+数据集+详细讲解）
Snu77的博客
11-20 7692
Prophet是一个由Facebook开发的开源工具，用于时间序列预测。这个工具特别适合于具有强季节性影响和多个历史数据季节的业务时间序列数据。Prophet的主要思想是将数据分解为如下三个部分：趋势、季节性、节假日和特殊事件。这个模型非常适合于处理具有强烈季节性和趋势变化的业务时间序列数据(这里为什么适合的是业务数据呢是因为它考虑了节假日等特殊事件，同时其面对数据中的缺失值和异常值时也能保持其性能)。Prophet通过这种方式，可以有效地预测未来的趋势和模式。需要注意的是。
prophet的基本原理
04-20
### Prophet 算法基本原理及数学公式详解 Prophet 是 Facebook 开源的一款基于 Python 和 R 语言的时间序列预测工具，旨在简化时间序列建模的过程。它的设计目标是让非专业人士也能轻松完成高质量的时间序列预测...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值