”时间序列“ 的搜索结果

     上文我们已经知道了什么是时间序列的平稳性，也见到了一些平稳时间序列和非平稳的时间序列，那么当我们有一个新的时间序列数据时，怎么判断它是否是平稳的呢？时间序列平稳性检验方法，可分为三类：图形...

     文章目录1 时间序列的分解1.1 wold分解定理1.2 Cramer分解定理1.3 确定性因素分析1.4 趋势分析1.5 趋势拟合法1.5.1 线性拟合1.5.2 曲线拟合1.6 平滑法1.6.1 移动平均法1.6.2 指数平滑法1.7 综合分析2 非平稳序列的...

     时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是:一方面承认事物发展的延续性，运用过去的时间序列数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到由于偶然因素影响而产生的随机性...

     作者| 追光者研究| 机器学习与时间序列出品 | AI蜗牛车1.朴素分解一个时间通常由长期趋势，季节变动，循环波动，不规则波动几部分组成长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋...

     时间序列中常用预测技术，一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。参考：https://blog.csdn.net/u010414589/article/details/49622625 1. 移动平均法 (MA) 1.1. 简单移动平均法 设有一...

     前几次的分享，我们了解了时间序列分析的基础方法以及预测方法。在使用这些方法之前，一般需要我们对原始时序做一定的处理，抽取若干特征；再者，为了更充分了解时间序列，我们也需要挖掘时间序列的特...

     时间序列 时间序列（简称为时序）是指同一现象在不同时间上的相继观测值排列而成的数列，一个按时间顺序排列的数列，形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观测值两部分组成，排列的时间可以是年份、季度、...

     一、 时间序列基本规则法 --周期因子法 二、线性回归–利用时间序列特征做线性回归 三、 传统时序建模方法-- ARMA、ARIMA 四、 时间序列分解-- 加法模型或乘法模型 五、 特征工程入手– 六 、 转化为监督学习数据集 ...

     给大家分享一篇时间序列ARMA应用的干货文章。ARMA可谓是时间序列最为经典常用的预测方法，广泛应有于涉及时间序列的各个领域。ARMA模型自出道以来，出场次数不可胜数。想必大家也都不陌生，...

            ...时间序列预处理流程图（侵删） 下面来详细介绍每个阶段的处理 数据预处理流程图 数据预处理-平稳性检验        

     多元时间序列预测，又称多变量时间预测，指对一个系统中存在的多个时间依赖变量的研究。通常，我们假设系统中的这些变量存在相互依赖关系，即每个变量的未来值不仅于其历史值有关，还与其他变量的历史值有关。 多元...

     最近打算分享一些基于机器学习的时间序列预测方法。这是第三篇。 前面介绍的 DeepAR 和 DeepState 都是基于 RNN 的模型。RNN 是序列建模的经典方法，它通过递归来获得序列的全局信息，代价是无法并行。CNN 也可以...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章