0回答
我预测一个月的时间序列数据，并希望预测值被水平显示。目前使用预测包，我可以很好地获得这些值与预测间隔，但在多行。Nov-18 Dec-18 Jan-19我只对forecast.This点感兴趣，是为了让可视化更容易，因为我有几个系列要预测然后，我将重新绑定每个序列的预测值。
浏览 1提问于2018-07-16得票数 1
回答已采纳
不久前，我开始研究Tensorflow，并发现了使用LSTM进行时间序列预测的问题。有许多简单和详细的例子与工作代码。但是，在这些示例中，是根据目标值的前一个值对未来进行预测的。但我不明白如何做到这一点，因为我正在训练N*M矩阵的模型，其中N是时间序列的数目，K是我的预测因子的数目。当我打电话给
model.predict(...)它还需要输入N*K矩阵(但对于以前的间隔)，但我也有N* (K-1)矩阵中其他参数的预测</
浏览 10提问于2022-01-12得票数 0
1回答
在R中，我正在研究一个月需求的时间序列，目前，我使用朴素方法来预测12个月(h=12)，它非常好，我只想预测一个月(h=1) (总是用朴素方法)，然后将这个预测值包含到时间序列中，并重复这个过程12次。例如：
我的时间序列不是固定的，有
浏览 9提问于2015-01-03得票数 0
3回答
如何处理用于高频时间序列预测的日期时间数据(预测下一个2秒的值)？pd.to_datetime(data.time,unit='us')
如何将下列日期格式更改为秒进行预测？对高频时间序列</
浏览 14提问于2022-01-03得票数 -1
2回答
在这种情况下，我需要预测时间序列中的趋势，并且必须显示置信区间。有没有办法在Highcharts中将两组y值绘制为链接，并对两者之间的区域进行阴影处理？如下所示：
我有五个时间序列:预测，两个限定较窄置信区间的时间序列，以及另外两个限定较宽置信区间的时间序列。
浏览 1提问于2012-07-27得票数 3
回答已采纳
背景：从5年的每周销售数据开始，以非常强的年度季节性为基础，对未来的生产进行预测。现在，我希望证明的准确性与可视化绘图的多个窗口的数据和比较的实际值。(这包括记录AIC值。)换句话说，函数按编程间隔循环遍历数据，重新计算/绘制预测到同一地块。，图是准确的，然而，由于样本大小不断缩小，AIC无法在预测窗口之间进行比较。问题：如何以程序间隔显示完整的5年销售数据和覆盖预测，这是从3年滚动窗口(156个观察)计算出来的？
使用滚动窗口方法记录的AI
浏览 4提问于2013-08-08得票数 2
1回答
我正在尝试将holt-Winding法应用于具有36个数据点的多个时间序列，并尝试预测R中的16个未来时间段。有一些时间序列具有减少的趋势，对于这些时间序列，我得到了负数作为预测值。如何避免在预测时生成负数？ 我已经尝试使用damped = T生成预测，但仍然生成负数作为预测。
浏览 28提问于2019-08-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我有大约6年的时间序列每日数据(1.8000个数据点)。我试图预测下一个t+30值，即列车数据独立矩阵(X)=前30天值的序列-- Train (Y)=前30天值的第31天值。我采用以下方法进行预测:首先预测y for t+1，然后将X矩阵行移动1天，并将预测的Y追加到该行的末尾，然后使用该行预测t+2值并继续。然而，在(通常) t+3天之后的每个序列</
浏览 0提问于2017-08-07得票数 5
我需要使用"X“中已经预测的值来预测"Y”变量。突出显示的黄色数据是当前数据。我使用时间序列Arima()模型来预测未来25个周期的X值。现在，我需要使用这些值来预测我的"Y“，然后用置信区间绘制一段时间内的"Y”。 我是预测模型的新手，需要关于使用什么来帮助获取"X“值并预测丢失的"Y
浏览 42提问于2020-07-24得票数 0
1回答
对于那些遇到和我一样进退两难的人，我有以下问题：
我的目标是开发一个LSTM RNN，用于多个时间序列的多步预测，代表不同产品的日销售量。我面临的问题是，时间序列的范围非常不同，有些低于每次100个单位的观测值，另一些超过10000个单位。考虑到我只想有一个学习所有不同时间序列的模型，我构建了一个包含所有预测器序列的通用数组，另一个用于目标序列。我最新的方法是在(0,1)的范围内同时只缩放预
浏览 18提问于2019-12-03得票数 0
1回答
我想对一个时间序列进行回归，其中输出变量是时间序列中的一个。我的I有一个时间序列(x_1, x_2, \cdots, x_n)的测量值，并且希望预测变量y，它不是时间序列的度量。显而易见的第一个选择是一些简单的线性回归，但这没有考虑到数据的时间序列性质。我正在研究的时间序列方法似乎与预测序列中的下一个值有关。哪
浏览 0提问于2023-03-31得票数 0
回答已采纳
2回答
我用ARIMA在R中做了一些时间序列预测，它在给定一系列连续值的情况下预测未来时间点的值，但我不确定在处理类别值时如何处理时间序列预测。给定这些针对5个人的早礼服例程的简单训练序列，我如何为person6的最后两个条目生成预测？
浏览 0提问于2018-03-20得票数 2
1回答
我有一个问题，我想预测一个值，但我有多个时间序列特征，但目标将是其中一个特征。我有一个尝试过的单一时间序列的ARIMA。有没有一种方法可以用多个输入时间序列特征和单个时间序列值作为预测输出进行预测？
浏览 72提问于2020-07-22得票数 2
1回答
我有一个包含300个时间序列的单层LSTM模型，它试图根据300个时间序列的过去12个值来预测一个时间序列的下一个值。56是训练集中长度为12的切片数。培训输入->输出形状：1预测输入->输出形状：问题来自于价值的规模。我正在尝试将这些值规范化，但我不知道是否应该只缩放火车数据集或所有数据集。以及如何
浏览 0提问于2021-08-10得票数 0
1回答
我使用forecast包使用其滞后值和外部参数X的时间序列来预测变量Y的每日时间序列。我发现nnetar模型(一种NARX模型)在整体性能方面是最好的。然而，尽管我尝试了各种参数调整，但我无法很好地预测时间序列的峰值。然后，我提取了Y的峰值(高于阈值)(当然，这不再是一个常规的时间序列)和相应的X值，并尝试使用carat软件包中的各种模型来拟合回归模型(注意:不是自回归模型)。我发
浏览 17提问于2021-06-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图用LSTM预测一些基于先例值的时间序列。我不得不承认，我使用了一种逐点预测方法，如下所示： predicted也许原来的函数可以预测出未来的时间序列<
浏览 0提问于2019-09-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两列的时间序列数据:日期和卷，比如enter image description here 我想要预测第二天的量，那么我如何设置参数？P/S:我将预测水平设置为1，但输出预测在时间序列中仅显示最后一天的5。:(
浏览 23提问于2020-04-25得票数 1
我正在使用LSTM (在PyTorch中)进行多变量时间序列预测。让我们想象一下这样的情况:我有两个时间序列，A和B，我想用之前的A和B的值(在t之前)来预测B的t值。这样的预测效果很好，我的模型得到了很好的结果。
但是，如果(在测试期间，在训练之后)我想使用B的预测值作为下一个时间步的输入而不是实际值，该怎么办？例如:我预测B的第一个值
浏览 1提问于2020-04-17得票数 0
2回答
我试图用Keras建立一个模型，根据传感器的类型和历史数据预测传感器的时间序列。我尝试编写一个LSTM网络，它返回每个输入时间步骤的隐藏状态输出，而目标是每个时间戳的值。然后尝试对新的时间序列进行预测，给出模型的几个传感器历史数据点。运气不好:(
所以我猜我走错路了。根据
浏览 0提问于2020-04-28得票数 4
回答已采纳
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
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
