CNN做时间序列预测_预测（一）：时间序列分析

最新推荐文章于 2025-05-06 09:02:27 发布
最新推荐文章于 2025-05-06 09:02:27 发布
阅读量6.4k 收藏 29
点赞数 1
文章标签： CNN做时间序列预测 应用时间序列分析清华大学出版社电子版
本文介绍了时间序列分析的基本概念，如趋势、季节性和随机性，并讲解了平稳性检验、单位根检验（DF与ADF）、差分处理、ARMA与ARIMA模型的选择方法。通过R语言实现模型预测及残差检验，为时间序列预测提供实践指导。

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

一、统计术语

时间序列法是一种统计分析方法，根据时间的数据序列预测未来发展趋势。

时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。平稳序列是不存在趋势只存在随机性的序列，非平稳序列则是包含趋势、季节性和随机性的序列。

1、趋势：时间序列在长时间内呈现出来的长期上升或下降的变动；

2、季节性：时间序列在一年内出现的周期性波动，比如说航空业的销售淡季和销售旺季；

3、随机性：时间序列的偶然性波动。

时间序列预测的步骤是：

7dd176c92759f2c79985c6307ed4c844.png

二、平稳性检验

（一）图示法

平稳性指的是期望不变，方差恒定，协方差不随时间改变。给定这些假设前提的目的是便于后续技术上的处理。

根据时序图粗略来判断序列是否平稳，平稳时序图的特征为围绕均值不断波动，而非平稳时序图表现为在不同时间段具有不同的均值。（图a为平稳时序图，图b为非平稳时序图）

596dfd4375572b93c9eef628b5cf27f0.png

（二）单位根检验

1、DF检验

是非平稳的，其中
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
使用CNN进行时间序列预测
code_program481的博客
09-14 853
时间序列预测是机器学习中一个重要的任务，它涉及根据过去的数据来预测未来的趋势和模式。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）则是一种在计算机视觉领域表现出色的深度学习模型。本文将介绍如何使用CNN实现时间序列预测，并提供相应的源代码。通过以上步骤，我们就可以使用CNN进行时间序列预测了。当然，在实际应用中，还可以根据需求对模型进行调优和改进，例如增加更多的卷积层、调整超参数等。使用CNN进行时间序列预测。希望这篇文章对你有所帮助！
使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列预测
XlltEditor的博客
09-22 499
通过以上步骤，我们成功地使用CNN进行了时间序列预测。当然，这只是一个简单的示例，你可以根据实际情况进行模型的调整和优化。希望这篇文章对你理解如何使用CNN进行时间序列预测有所帮助！时间序列预测是一项重要的任务，可以应用于许多领域，例如气象预测、股票市场分析和交通流量预测等。在这篇文章中，我们将探讨如何使用卷积神经网络（CNN）来进行时间序列预测。
CNN做时间序列预测_【深度学习 112】时间序列预测
weixin_39988677的博客
11-23 682
本周张天平学弟在组会上讲了两篇时间序列预测上的最新文章，其中一篇文章用到了 CV 领域非常有意思的一个工作。原文传送门N-BEATS（ICLR 2020）：Oreshkin, Boris N., et al. "N-BEATS: Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting." arXiv pre...
TensorFlow搭建CNN实现时间序列预测（风速预测）
KI的博客
08-29 6807
TensorFlow搭建CNN实现时间序列预测（风速预测）
【Python时序预测系列】建立CNN与Transformer融合模型实现单变量时序预测（案例+源码）
数据杂坛
05-06 1097
建立CNN与Transformer融合模型实现单变量时序预测（案例+源码）
时间序列预测05：CNN时间序列预测模型详解 01 Univariate CNN、Multivariate CNN
热门推荐
全性保真，不以物累形。
04-07 4万+
卷积神经网络模型（CNN）可以应用于时间序列预测。有许多类型的CNN模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本介绍了在以TF2.1为后端的Keras中如何开发用于时间序列预测的不同的CNN模型。这些模型是在比较小的人为构造的时间序列问题上演示的，模型配置也是任意的，并没有进行调参优化，这些内容会在以后的文章中介绍。
【CNN时序预测】基于卷积神经网络的时间序列预测附matlab完整代码
qq_59747472的博客
07-12 711
基于卷积神经网络（CNN）的时间序列预测是一种使用CNN模型来处理时间序列数据并进行预测的方法。相比于传统的基于循环神经网络（RNN）的方法，CNN在处理时间序列数据时具有一些独特的优势。以下是基于CNN的时间序列预测的基本步骤：数据准备：将时间序列数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练CNN模型，测试集用于评估模型的预测性能。数据转换：由于CNN是基于图像处理的模型，需要将时间序列数据转换为二维图像数据。常用的方法有滑动窗口法和傅里叶变换法等。
CNN实现时间序列预测(PyTorch版)
qq_39064418的博客
10-22 2万+
CNN实现时间序列预测 工具集 Python3.8 PyTorch1.10 Jupyter6.3.0 具体安装过程就不多赘述了:） 数据集介绍 本次实验使用的数据集是关于乙醇年销售额数据，该数据集是一个单变量时间序列，数据集链接在本文末尾。 数据集格式： 数据处理 加载数据集 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt Dataset = pd.read_csv('..\data\Alcohol_Sales
6.cnn-lstm.py_lstmcnn股票_LSTM时间序列_LSTM_lstm预测_lstm-cnn_
09-29
标题中的“6.cnn-lstm.py_lstmcnn股票_LSTM时间序列_LSTM_lstm预测_lstm-cnn_”指的是一项利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），对股票市场进行时间序列预测的项目。这个项目可能...
CNN、LSTM、CNN_LSTM模型打包：时间序列预测的对比实验
最新发布
05-23
内容概要：本文介绍了一种融合CNN、LSTM及其混合模型CNN_LSTM的时间序列预测解决方案。该方案允许用户将模型直接嵌入到Excel环境中进行预测任务，极大地方便了实验对比。文中详细讲解了数据预处理步骤，包括读取...
CNN做时间序列预测_关于时间序列预测的一些总结
weixin_39976748的博客
11-21 3527
时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。首先需要明确一点的是，时间序列可以分为平稳序列，即存在某种周期，季节性及趋势的方差和均值不随时间变化的序列，及非平稳序列。1.传统时序建模方法 传...
CNN做时间序列预测_时间序列的LSTM预测
weixin_39631445的博客
11-23 3081
背景相关资料（1）Understanding LSTM Networks​colah.github.io（2）pytorch示例​machinelearningmastery.comLSTM解读LSTM示意图上图是LSTM相当经典的示意图了，上图中有三门一个细胞状态：信息的前向传播满足： 其中 分别代表遗忘，输入，输出的比例系数， 分别代表候选状态，细胞态和隐藏层状态。比例系数都采用了sigm...
【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测
weixin_46287760的博客
02-08 1万+
本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集，帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。
CNN做时间序列预测_深度学习与时间序列预测
weixin_39719732的博客
11-23 1713
论文下载地址: N-BEATS: Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting​arxiv.orgMeta-learning framework with applications to zero-shot time-series forecasting​arxiv.orgcode：https:/...
时间序列预测（十九）——卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用
qq_47885795的博客
03-13 1970
1、优点CNN 可以有效提取局部时序特征，适合模式识别和短期依赖特征的建模。权重共享和池化操作可以减少模型参数，缓解过拟合问题。可以与其他深度学习模型（如 LSTM）结合，用于复杂时序数据的处理。2、缺点CNN 难以捕捉长时间依赖关系，适合短期或局部特征的提取。参数调优较复杂，卷积核大小、步长、池化窗口等参数需要多次尝试。对非平稳时间序列的数据敏感，通常需要在预处理阶段去除趋势和季节性。CNN 在时间序列分析中展现了强大的特征提取能力，适用于分类、预测和异常检测等任务。
基于卷积神经网络(CNN)的时间序列预测
yuchunyu12的博客
09-25 2181
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在图像处理中被广泛使用，但也可以应用于时间序列预测问题。在时间序列预测中，CNN可以用于提取序列中的特征，并学习这些特征与输出之间的关系。
【CNN时序预测】基于卷积神经网络的时间序列预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
10-21 712
摘要： 时间序列预测是许多领域中的关键问题，包括金融、天气预报、股票市场等。卷积神经网络（CNN）已经在图像处理和自然语言处理等领域取得了显著的成功，然而，在时间序列预测中的应用仍然相对较少。本文提出了一种基于卷积神经网络的时间序列预测算法，该算法通过将时间序列数据转化为图像，利用CNN模型进行预测。本文详细介绍了该算法的步骤，并通过实验验证了其有效性。引言 时间序列预测是指根据过去的观测值来预测未来的值。在许多领域中，时间序列预测是一项重要的任务。
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