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시계열 예측 예제

CNC는 타임 시리즈에서 놀라운, 그리고 함께 CNN + LSTM은 정말 중대하다. 친애하는 제이슨 : 귀하의 게시물과 책이 흥미로워 보입니다, 나는 주식 시장 이나 다른 기호에 대한 일일 종가를 예측하는 데 관심이 있으며, 수집 된 데이터는 매우 거대하며 각 가격을 포함하고 있습니다 (각 1 초에 대해 하나의 가격을 가정 해 봅시다) 우리는 t를 예측 할 수있는 방법을 간단히 말할 수 있습니다. 그의 일반적으로 당신의 책과 예제 코드가 적용된 경우 미래의 데이터에 산출할 것입니다. 우리는 우리의 데이터를 입력하고 과거 데이터에 대한 플롯을 생산 한 후, 우리는 타임 시리즈를 확장하고 다음 날 / 월 / 년 동안 예상 가격을 얻을 수 있습니다, 이 문서는 univariate 타임 시리즈, 그 속성 및 다양한 에 대한 몇 가지 친숙함을 가정 설명하십시오 예측에 사용되는 기술입니다. 이 문서는 다변량 타임 시리즈에 초점을 맞출 것이기 때문에, 나는 당신이 univariate 타임 시리즈에 대한 좋은 소개 역할을 다음 기사를 통해 이동하는 것이 좋습니다 : 예측 타임 시리즈 데이터는 미래의 이벤트를 예측 할 수 있습니다. 이론과 방법은 다소 복잡할 수 있지만 기본 아이디어는 데이터에 이미 존재하는 예측 가능한 기복과 함께 기본 추세를 확장하는 것입니다. 그러나, 나는 내 예측에 시간을 사용하는 것처럼 느끼지 않는다. 그래서 저는 VARMAX로 향했습니다. 이러한 방정식은 AR 프로세스의 방정식과 유사합니다. AR 프로세스는 일변량 열열 데이터에 사용되므로 미래 값은 자신의 과거 값의 선형 조합입니다. AR(1) 프로세스 고려: 예측 = model_fit.예(model_fit.y, 단계=len(유효한)) 먼저 모델에 맞게 조정한 다음 유효성 검사 집합 길이에 대한 값을 예측합니다. 나는 질문이 있습니다. 내 데이터가 범주형 데이터를 포함하여 여러 변수가있는 타임 계열인 경우 이에 사용할 모델을 사용해야합니까? 예를 들어 온도 + Outlook (비 여부)의 이전 관측 값을 사용하여 대기 오염 수준을 예측합니다.

안녕하세요 제이슨, 통계 모델 라이브러리를 사용하여 장착 된 VARMA 타임 계열을 무작위로 샘플링 할 수있는 방법이 있는지 알고 계십니까? ARMA에 sm.tsa.arma_generate_sample을 사용하는 것과 같습니다. 나는 이것이 어디서나 어떻게 이루어지는지 볼 수 없다. 타임 시리즈 모델 중, 나는 시도 (S)ARIMA, 지수 방법, 예언자 모델, 간단한 LSTM. 나는 또한 산업 및 금융 지수와 제품 가격의 숫자를 사용하여 회귀 모델을 시도했다. 안타깝게도 어떤 방법도 수용 가능한 결과를 초래하지 못했습니다. 회귀 모델의 경우 테스트 R^2는 항상 음수입니다. 나는 타임 시리즈 데이터를 가지고, 나는 그것에서 계절성 그래프를 플롯 할 수 있습니다. 나는 홀트 – 겨울에 익숙합니다. 다른 방법이 있습니까? 당신은 내가 일변량 타임 시리즈를 예측하는 데 사용할 수있는 모든 모델의 이름을 나열 하는 데 도움이 수 있습니까? 열선 해석 방법은 선형 및 비선형, 일변량 및 다변량으로 나눌 수도 있습니다. sir, 위의 11 모델은 타임 시리즈 예측 모델입니다, 몇 섹션에서 당신은 지속성 모델에 대해 논의하고 …

차이점은 무엇입니까. df = pd.read_csv(“AirQualityUCI.csv”, parse_dates=[[`날짜`, `시간]]); 나는 그가 작동하지 않습니다 parse_date 함수에 문제가 있습니다. 나는 `날짜`와 `시간`을 구문 분석 할 수있는 또 다른 fufnction을 가질 수 있습니까? 가구에 대한 위의 타임 시리즈 분석은 다른 범주에 대해 궁금하게 만들고 시간이 지남에 따라 서로 어떻게 비교합니까? 따라서, 우리는 가구와 사무실 공급 업체의 시간 시리즈를 비교하려고합니다. 데이터 집합을 이해하거나 예측하는 데 관심이 있는지 여부에 따라 목표가 다릅니다.

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