sklearn时间序列预测,时间序列预测模型案例

基于神经网络的时间序列预测 2023-12-21 17:35 470 墨鱼

基于神经网络的时间序列预测

sklearn时间序列预测,时间序列预测模型案例

时间序列及其预测是日常工作中建模、分析和预测的重要组成部分。在本文中，我们将从0开始介绍时间序列模型的含义及其分析和常用的预测模型。时间序列定义时间序列如果数据集在一段时间内稳定，并且我们想要预测第二天的价格，我们可以采用前一天的价格并预测第二天的价值。这种假设第一个预测点等于前一个观察点的预测方法称为朴素方法。那isyt+1^=ytyt+1^=

∪＾∪ 由于时间序列数据的性质，时间序列建模涉及一些与其他数据集无关的特殊性。单变量与多变量时间序列模型时间序列的第一个特点是所识别数据的时间戳具有内在含义。单变量本案例使用LSTM神经网络模型进行时间序列预测。 LST是专门设计用于处理序列数据的神经网络，可以通过记忆过去的信息来预测未来的趋势。 1.数据集分区需要首先将数据集划分为

sklearn:0.18.1statsmodels:0.6.12.ProblemDescription问题研究停止预测美国波士顿每月武装抢劫的数量。该数据集提供了从1966年1月到1975年10月发生在波士顿的每月武装抢劫事件。该数据表示与电力相关的变量的多变量时间序列，这些变量反过来可用于建模甚至预测未来事件。能量消耗。机器学习算法预测单个值，不能直接用于多步预测。可用于使用机器学习算法进行多步预测的两种策略是递归的

⊙ω⊙ 时间序列数据是典型的数据，时间序列的预测方法有很多种。例如ARIMA模型、Prophet模型、指数平均法、移动平均法等。本文采用机器学习算法，如线性回归、随机森林等，完成时间序列预测，预测效果也是plot_pacf

ˇ＾ˇ 来自statsmodels.tsa.stattools导入acf,pacf

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标签：时间序列预测模型案例