在R中改变Arima模型的训练周期
是通过调整模型的参数来实现的。Arima模型是一种用于时间序列分析和预测的统计模型，可以用来预测未来的数据点。
要改变Arima模型的训练周期，可以通过调整模型的参数来控制。Arima模型的参数包括p、d和q，分别代表自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。其中，p和q控制模型的历史数据的影响，d控制模型的平稳性。
如果要改变Arima模型的训练周期，可以通过调整p和q的值来实现。增加p和q的值可以增加模型对历史数据的依赖程度，从而增加训练周期的长度。减少p和q的值则可以减少训练周期的长度。
举例来说，如果将Arima模型的参数设置为Arima(1,0,1)，表示模型的自回归阶数为1，差分阶数为0，移动平均阶数为1。这意味着模型将考虑过去一个时间点的数据和过去一个时间点的误差，来预测未来的数据点。如果将参数设置为Arima(2,0,2)，则模型将考虑过去两个时间点的数据和过去两个时间点的误差，从而增加训练周期的长度。
在实际应用中，Arima模型的训练周期的选择需要根据具体的数据和预测需求来确定。较长的训练周期可以捕捉更多的历史数据的信息，但也可能增加模型的复杂度和计算时间。较短的训练周期则可能导致模型对历史数据的依赖不足，影响预测的准确性。
腾讯云提供了一系列与时间序列分析和预测相关的产品和服务，例如云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、人工智能平台 AI Lab 等。这些产品和服务可以帮助用户进行数据存储、计算和分析，支持用户在云计算环境中进行时间序列分析和预测任务。
更多关于腾讯云相关产品和服务的信息，您可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
1回答
R中的Arima预测似乎会根据输入到Arima()函数的数据量而变化。例如，我有一个30天的销售数据。如果我输入第1-20天和预测第21天，我得到的预测与输入第10-20天的预测不同。这对我来说没有意义，因为Arima(p，d，q)模型只查看之前的p，q天数据。那么，如果我更改了输入到函数中的数据量，为什么预测会发生变化？
浏览 15提问于2020-07-11得票数 0
我使用的ARIMA有一个季节性的周期，一个“周”，有672个测量值，如下所示：Week_freq<-day_freq*7 #672F.Xreg <- fourier(NEW.xx,24)forecast(fit, h=30
浏览 0提问于2012-07-08得票数 0
假设y_orig不是静止的，我们可以使用下面的代码来拟合ARIMAfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA我非常困惑，因为在预测阶段根本没有使用y_test。例如，如果我们使用其他预测模型(如K
浏览 0提问于2020-05-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我想使用auto_arima，因为我想要SARIMAX，我希望它能够选择最好的参数。我的代码实际上是通过一系列不同的组合来运行的(因为它预测了多个项目)，并且它正在运行多个模型，以便在最后我可以为每个组合选择“最佳”的模型。我已经处理过它，在代码的早期创建了所有正确的组合(使用字典等等)，但是有什么方法可以从逐步模型中输出每个组合的最佳参数，从而
浏览 12提问于2022-01-07得票数 0
我测试了一个模型，预测非常好，ARIMA似乎平衡了长期的典型行为和当地最近的变化，尽管它是非周期性的。关于数据管道，我收到来自每个设备的新数据，每隔一段时间都是随机的.因此，我需要把这些新的数据推入模型，重新训练它，并刷新对该设备的时间序列的预测。然而，将所有的系列都放在一个模型中，似乎(从文档中)我不得不扔掉
浏览 0提问于2020-12-17得票数 1
在Rob Hyndman的书中，Rob描述了使用tsCV来评估auto.arima和ets返回的模型的预测准确性。这更多的是一个概念性的问题，但我查看了tsCV的底层代码，并看到了以下内容： fc <- try(suppressWarningstry-error", class(fc))) {
e[i, ] <-
浏览 0提问于2018-12-07得票数 2
1回答
我有一个时间序列(tsibble )，我需要应用auto.arima函数来找到我的模型。该对象的日均频率为7年。2012-01-0810 35.7 2012-01-10当我添加函数时结果的频率为7：
Best mo
浏览 2提问于2021-08-24得票数 0
回答已采纳
2回答
我一直在使用状态模型(v0.12.2)来训练ARIMA模型，并且希望了解一个模型是如何与训练数据相匹配的from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA#for some p,d,qmodel_fit = model.fit()我想用实际的
浏览 1提问于2021-09-30得票数 1
回答已采纳
我正在使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA在时间序列上拟合ARIMA模型。 如何使用此模型对看不见的数据进行预测？似乎预测和预测功能只能从模型拟合到的训练集中的最后一次看到的数据进行预测。 举个例子，我想用一个静态模型来预测未来。这是为了实时多步预测的目的，其中重新拟合模型是不可行的</
浏览 33提问于2021-10-28得票数 0
2回答
我想在每天的交易数据上为ATM做预测。因此，我在R中使用了预测包，并使用ARIMA()函数拟合ARIMA模型。我有trans_date，transaction_amount，weekdays和holiday_flag的数据。
我用回归变量拟合ARIMA模型，但在最终输出中，我的预测值与3
浏览 2提问于2015-10-27得票数 0
1回答
我有一些带有每周数据的时间序列"ts“，并对其拟合了arima模型。这为我提供了数据点的拟合值。下周，我将有一个新的时间序列数据点，并希望在不再次训练arima模型的情况下获得一个拟合值。我可以使用我已经训练过的模型中的信息来获得新数据点的拟合值吗？additonal datapoint
timese
浏览 14提问于2019-08-29得票数 2
1回答
我使用R中的预测包来实现ARIMA模型。我在拟合模型和结果的残差时遇到了问题。这是一个符合训练数据的ARIMA模型：然后，<em
浏览 1提问于2018-01-31得票数 0
1回答
我在R中使用hts包来拟合列车数据上的HTS模型，使用"arima“选项来预测和计算保持/测试数据的准确性。", keep.fitted = TRUE, keep.resid = TRUE)
现在，我不确定这是否真的是正确的方法，因为我不知道用于估计我的训练数据的ARIMA模型是否与我现在用于预测整个数据集的ARIMA</em
浏览 1提问于2015-10-11得票数 1
我有一个包含多个城市的数据集，我正在尝试为每个城市构建一个ARIMA模型，因此在我的代码中，我使用for循环拆分数据，并在将这些参数发送到最终拟合之前找到最佳模型。我的问题是，我如何使这个过程自动化？有没有办法从ARIMACheck函数返回的最佳模型中提取p，d，q值？def ARIMACheck(data):
f
浏览 106提问于2021-10-31得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图分析一个时间序列，它清楚地呈现了两种不同的周期。时间序列每周都会周期性地波动，此外，它还会在每月末周期性地上升。我正在尝试使用ARIMA模型来分析它，但是我如何在ARIMA函数中设置两种不同的周期？或者，有没有其他更好的模型来更好地解释这个系列？
谢谢。
浏览 3提问于2019-08-01得票数 2
1回答
= exog, order=(1,0,1)) 我正在为几个不同的数据源这样做，在所有这些数据源中，我看到了很好的结果，也就是说，如果我为训练数据绘制例如，如果我在2014-01-01到2016-01-01之间训练原始ARIMA模型，“测试”集将是从2016-01-01开始。在一些地点，它完全无法捕捉到每年同一天的培训数据中一再出现
浏览 2提问于2016-04-21得票数 3
为这个尴尬的头衔道歉，但我希望能让你重拾信心。📷在经过不同的归一化(如差分、日志等)之后，通过ARIMA模型获得了运行这些数据的地块。最好的<
浏览 0提问于2020-05-25得票数 2
我训练了一个ARIMA(1,0,2)(0,1,1)7，就像这样：(使用R的函数Arima{预测})Box Cox transformationas 1706903
浏览 0提问于2014-05-06得票数 1
回答已采纳
我是一名工程学研究生，作为论文的一小部分，我尝试使用auto.arima函数分析r中的一些地下水数据。我的数据的拟合函数拟合得很好，除了数据中的一个尖峰，我无法弄清楚为什么它们会在这里脱轨。数据中没有奇怪之处或缺失值。数据是地下水的高程，每天有一个记录点。之后，它符合以下内容：#PS1301
AAPS1301 = a
浏览 8提问于2020-03-06得票数 1
回答已采纳
我对Java中的R是新手。我使用Java中R的auto.Arima函数来预测12个周期的数据。但预测结果的周期为十个周期。我该如何做12个预测阶段？我还想将预测结果存储在一个数组中。这是我的代码，它不能停止运行，我收到错误消息。
imp
浏览 3提问于2012-01-22得票数 3
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
