时间序列预测（五）—— Prophet模型

时间序列预测（五）—— Prophet模型

欢迎大家来我的个人博客网站观看原文：https://xkw168.github.io/2019/05/20/时间序列预测-五-Prophet模型.html

文章链接

（一）数据预处理

（二）AR模型（自回归模型）

（三）Xgboost模型

（四）LSTM模型

（五）Prophet模型（自回归模型）

---

模型原理

  Prophet模型，是Facebook公司开源的一个专门用于大规模时间序列分析的模型,基于加性模型（Additive Model），利用年月日等的周期性再加上假期影响去拟合非线性的趋势。具体内容可以在这里找到。该模型最适合用于拟合那些具有较强周期性并且拥有几个周期的数据，并且对缺失值，趋势偏移和异常值都有着较好的支持。Prophet采用一种独特的策略（如图所示），在保证当需要的时候可以完全自动化整个流程的前提下，允许数据分析学家通过一组关键的模型参数和选项来在预测中加入自己的判断。

  Prophet原理图Prophet的大致原理如下，它将一个时间序列看成是三部分的组合：趋势，季节和假日。$y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+$