Prophet 时间序列预测

最新推荐文章于 2025-07-07 12:29:30 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 时间序列预测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csiao_Bing/article/details/85244640
本文详细介绍Prophet库的应用，包括处理分段趋势、多周期、弹性假期等复杂场景的时间序列预测。通过案例分析，展示如何使用Prophet进行人口走势、磁盘容量、页面访问量及货物库存的预测。同时，分享了在RedHat环境下安装Prophet遇到的问题及解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

应用：
用于预估 具有分段走向（piecewise trends）、多周期及弹性假期（floating holiday），人口走势，磁盘容量，页面访问量，货物库存，存货周期性等

Prophet
https://facebook.github.io/prophet/
https://facebook.github.io/prophet/docs/contributing.html

Prophet 安装-各种坑都是 版本不匹配导致的
我再 redhat=4.8.5， python=3.5.2， pystan=2.18, fbprophet=0.4
安装就会报错 “WARNING:pystan:No module named ‘stanfit4anon_model_9c941523472e65f75f241e35a8769919_4289282227191412751’ WARNING:pystan:Something went wrong while unpickling the StanModel. Consider recompiling.”， 运行 fit（）时报错，解决办法，回退 fbprophet 版本到 0.3.post2, 问题解决

!pip install --upgrade --force-reinstall --no-cache fbprophet==0.3.post2
!pip list …
numpy 1.15.4
pystan 2.18.0.0
fbprophet 0.3.post2

中文
https://blog.youkuaiyun.com/anshuai_aw1/article/details/83412058

腾讯工程 - 基于Prophet的时间序列预测
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33189135

时间序列(time serie)分析系列之Prophet6
weixin_41512727的博客
01-14 1321
文章目录1.Prophet简介2.Prophet流程3.学习资料 1.Prophet简介 Prophet是Facebook开源的一个关于时间序列的框架。Prophet功能完善，既可以做未来预测，也可以填补缺失值，并且可以检测异常。 Prophet的整体框架，整个过程分为四部分：Modeling、Forecast Evaluation、Surface Problems以及Visually Inspe...
6篇4章6节：Facebook 的时间序列预测的 Prophet 模型
DAT｜R科学与人工智能
12-17 757
借助R语言及Prophet包的强大功能，我们完成了AirPassengers数据集的建模与预测任务，并通过可视化清晰地展示了数据的长期趋势和季节性变化。
基于Prophet时间序列的监测值预测
得之我幸
05-10 1631
留全部代码备份 通过facebook开源模型Prophet对未来时间内某基坑变形监控值进行预测，但该模型好像并不适用于这种施工过程中的数据预测，但是至少能预测，交差总没问题吧。预测10天。 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from fbprophet import Prophet import numpy a...
Prophet时间序列预测模型详解
最新发布
weixin_33363025的博客
07-07 1170
Prophet模型是Facebook开发的一种时间序列预测工具，特别适合于处理具有年节性、周节性以及假日效应等复杂时间序列数据。它旨在为分析师提供一个能够快速实现准确预测的框架，因此在IT行业和相关领域广受欢迎。对于有五年以上经验的IT从业者来说，Prophet模型的灵活性和易用性使得它成为进行时间序列分析的首选工具之一。Prophet模型背后的设计理念是利用加法模型，其中时间序列被分解为多个组成部分，包括趋势、季节性和假期效应。每个组成部分通过不同的数学函数来建模，并能够结合到最终的预测中。
独家 | 使用LSTMs和Prophet进行时间序列预测你的电子邮箱负载（附代码）
数据派THU
01-07 2993
作者：Maximilian Strauß翻译：笪洁琼校对：丁楠雅本文共3400字，建议阅读10分钟。本文通过基线模型、LSTMs和Facebook的Prophet模型来预...
时间序列预测——Prophet模型
beiye_的博客
03-08 2万+
时间序列预测——Prophet模型 .
时间序列预测算法---Prophet
u012121721的博客
10-29 8915
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。
Prophet 时间序列预测算法
ideal-lingyun
05-15 1064
Prophet 时间序列预测算法
Prophet时间序列预测入门.ipynb
11-22
Prophet时间序列预测入门.ipynb
LSTM与Prophet时间序列预测实验
qq_33620071的博客
12-21 2447
LSTM与Prophet时间序列预测实验 原文在个人博客 LSTM与Prophet时间序列预测实验 - BraveY的文章 - 知乎 分别使用Pytorch构建的LSTM网络与Facebook开源的Prophet工具对时间序列进行预测的一个对比小实验，同时作为一个小白也借着这个实验来学习下Pytorch的使用，因为第一次使用，所以会比较详细的注释代码。 使用的数据为了与Prophet进行对比，因...
Python实现Prophet时间序列数据建模与异常值检测(Prophet算法)项目实战
张陈亚的博客
09-17 6935
Python实现Prophet时间序列数据建模与异常值检测(Prophet算法)项目实战
【时间序列】Github最受欢迎的10大深度学习时间序列项目！
fengdu78的博客
12-01 2802
作者：杰少十大时间序列Github仓库简介近几年，随着深度学习的流行，其在时间序列上的应用也越加流行并且在非常多的时间序列预测问题上取得了巨大的突破，本文我们列举了Github上最受欢迎&...
【时间序列】初识时间序列预测神器 NeuralProphet 实战预测股票指数
fengdu78的博客
01-03 5262
历经神奇的2022年，终于迎来曙光的2023年，新的一年，MyEncyclopedia 会和小伙伴们一同学习思考实践。长风破浪会有时，直挂云帆济沧海！共勉之NeuralProphet深度学习ProphetNeuralProphet 负有盛名，是 Facebook开发的新一代 Prophet 时间序列预测框架，堪称时间序列预测神器。但是它的API使用，调参，原理不太为大家所知，我们会花几期文章和视频...
Python Prophet库：高效的时间序列预测
GitHub_miao的博客
07-31 1047
更多Python学习内容：ipengtao.com时间序列预测在许多领域都有广泛应用，如金融市场预测、销售预测和流量预测等。Python的Prophet库提供了一种高效的方法来进行时间序列预测，特别适用于处理具有明显周期性和假期效应的数据。本文将详细介绍Prophet库的功能、安装与配置、基本和高级用法，以及如何在实际项目中应用它。Prophet库简介Prophet是由Facebook开发的开源时...
Prophet代码实战（三）外部变量调节
qq_34184505的博客
10-11 1822
通过使用辅助的方法 Prophet.make_future_dataframe 来将未来的日期扩展指定的天数，得到一个合规的数据框。】介绍了Prophet算法的趋势项和季节项。接下来我们开始介绍Prophet算法的外部变量。Prophet 的输入必须包含两列的数据框：ds 和 y。
遇到问题--python---No module named 'requests'完美解决
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05-11 12万+
requests介绍 requests是python的一个HTTP客户端库，跟urllib，urllib2类似，那我们为什么要用requests而不用urllib2呢？官方文档中是这样说明的：python的标准库urllib2提供了大部分需要的HTTP功能，但是API太逆天了，一个简单的功能就需要一大堆代码。所以requests是比较简单方便的库。 遇到问题 我们在一个需要使用reque...
最先进的Prophet时间序列模型预测石油股票
全栈川川
02-28 3009
原油股票预测
Prophet时间序列预测算法
04-01
<think>好的，我需要回答用户关于Prophet时间序列预测算法的原理和实现方法的问题。首先，我得回顾一下Prophet的基本结构，根据提供的引用资料，它主要分解为趋势项、季节项、节假日项和残差项。用户可能想知道每个部分的具体实现方式，比如趋势项如何建模，季节性如何处理，以及如何整合这些部分进行预测。 接下来，我需要确保回答符合用户的要求，包括结构清晰、分步骤解释，并且引用正确的引用标记。例如，当提到趋势项时，要引用相关段落，比如引用[^3]和[^4]，其中提到变点（change point）的概念。季节性和节假日效应分别在引用[^1]和[^2]中有所描述。 另外，用户可能对Prophet如何处理缺失值和异常值感兴趣，这部分在引用中提到，需要纳入回答。同时，Prophet的可视化工具也是一个亮点，引用[^1]和中提到了这一点，应该强调其解释性强的优势。 在组织内容时，可能需要先概述Prophet的核心思想，然后分点详细讲解每个组成部分，最后提到实现工具和优化方法。需要确保使用正确的中文表达，并且数学公式用$$...$$或$...$格式呈现，比如趋势项的logistic增长模型和分段线性函数。 最后，生成的相关问题要围绕用户可能的后续疑问，比如优化方法、应用场景、与ARIMA的比较等。需要检查引用是否正确，每个引用标记对应正确的来源，避免混淆。</think>### Prophet时间序列预测算法原理及实现方法 Prophet是Facebook开源的时间序列预测算法，其核心思想是将时间序列分解为**趋势项、季节项、节假日项和残差项**，通过加法模型组合这些部分进行预测。以下从原理和实现方法两方面详细说明： --- #### 一、算法原理 1. **趋势项（$g(t)$）** 趋势项描述数据的长期变化规律，Prophet提供两种模型： - **Logistic增长模型**：适合有饱和值的数据（如用户增长），表达式为： $$g(t) = \frac{C}{1 + e^{-k(t - m)}}$$ 其中$C$为饱和值，$k$为增长率，$m$为偏移参数。 - **分段线性模型**：假设趋势在不同时间段有不同增长率，通过**变点（Change Point）**自动检测趋势变化的位置，数学形式为： $$g(t) = (k + \sum_{\tau > t} \delta_\tau) t + (m + \sum_{\tau > t} \gamma_\tau)$$ 其中$\delta_\tau$和$\gamma_\tau$分别表示变点处的斜率调整和偏移量[^4]。 2. **季节项（$s(t)$）** 用于捕捉周期性变化（如日、周、年周期），采用傅里叶级数建模。例如，年周期性可表示为： $$s(t) = \sum_{n=1}^{N} \left( a_n \cos\left(\frac{2\pi n t}{365.25}\right) + b_n \sin\left(\frac{2\pi n t}{365.25}\right) \right)$$ 其中$N$为傅里叶阶数，阶数越高拟合的周期性越复杂。 3. **节假日项（$h(t)$）** 针对特定日期（如圣诞节、双十一）的影响，假设节假日前后$i$天的影响服从正态分布，公式为： $$h(t) = \sum_{i} \kappa_i \cdot I_{\{t \in 节假日i\}}$$ 其中$\kappa_i$为节假日效应强度，$I$为指示函数。 4. **残差项（$\alpha$）** 通常假设为高斯噪声：$\alpha \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)$。 最终模型为： $$y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + \alpha$$ --- #### 二、实现方法 1. **数据预处理** - 输入数据需包含两列：`ds`（时间戳）和`y`（观测值）。 - 自动处理缺失值，对异常值可通过`interval_width`参数调整置信区间[^2]。 2. **参数配置** - 设置周期性（如`yearly_seasonality=True`）。 - 添加自定义节假日列表。 - 调整变点数量（`n_changepoints`）和先验尺度（`changepoint_prior_scale`）。 3. **模型拟合与预测** ```python from prophet import Prophet model = Prophet( growth='logistic', # 选择趋势模型 seasonality_mode='additive', # 加法季节项 holidays=holiday_df # 传入节假日数据 ) model.add_country_holidays(country_name='CN') # 添加中国节假日 model.fit(df) future = model.make_future_dataframe(periods=365) forecast = model.predict(future) ``` 4. **结果分析** - 使用`model.plot(forecast)`可视化趋势、季节性和预测区间。 - 通过`model.plot_components(forecast)`分解各成分贡献[^1]。 --- #### 三、优势与适用场景 1. **优势** - 自动处理缺失值和异常值。 - 显式建模节假日和特殊事件。 - 提供直观的可解释性（如趋势变化点、周期强度）。 2. **适用场景** - 日粒度或更高频率的数据（如销售额、网站流量）。 - 受季节性和外部事件显著影响的序列（如零售、能源需求）。 ---
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