使用tslm进行预测
是指利用tslm函数进行时间序列线性模型的建模和预测。tslm函数是R语言中forecast包中的一个函数，用于建立时间序列数据的线性回归模型。
时间序列线性模型（Time Series Linear Model，TSLM）是一种基于时间序列数据的线性回归模型。它假设时间序列数据的观测值之间存在线性关系，并通过拟合线性模型来预测未来的观测值。
TSLM模型的优势在于可以利用时间序列数据的历史信息进行预测，能够捕捉到时间序列数据的趋势、季节性和周期性等特征。它可以用于各种时间序列数据的预测，如销售量、股票价格、气温等。
应用场景：
- 销售预测：通过历史销售数据建立TSLM模型，预测未来的销售量，帮助企业进行库存管理和生产计划。
- 股票价格预测：利用历史股票价格数据建立TSLM模型，预测未来的股票价格走势，辅助投资决策。
- 气象预测：通过历史气象数据建立TSLM模型，预测未来的气温、降雨量等气象指标，用于农业、交通等领域的决策支持。
推荐的腾讯云相关产品：
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，以下是一些与TSLM模型建模和预测相关的产品：
- 云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，用于进行TSLM模型的建模和预测计算。
- 云数据库MySQL版（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，用于存储和管理时间序列数据。
- 人工智能机器学习平台（AI Lab）：提供机器学习算法和模型训练的平台，可用于TSLM模型的建模和训练。
- 云监控（Cloud Monitor）：提供对云服务器和数据库等资源的监控和告警功能，用于监控TSLM模型的运行状态。
以上是腾讯云相关产品的简要介绍，更详细的产品信息和介绍可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
3回答
回归训练与测试分割
machine-learning、regression、predictive-modeling
我试图建立一个回归模型，根据某一天的产品和竞争对手的价格、天气、季节和某一天的一周的天数来估算某一天啤酒产品的销售量。
我的问题是如何将数据分割成训练和测试。
因为我假装用这个模型来预测未来的一天，所以我想我可以把数据分开，这样测试集就由最近日期的观测和过去日期的火车测试组成。
这是有道理的，还是我应该随意分开？
浏览 0提问于2022-03-06得票数 0
1回答
线性回归与时间序列相结合
time-series、regression、svm
有谁知道可以将线性回归模型和时间序列模型结合起来的预测模型吗？
我有一些关于某些产品的数据。这些数据有两个部分，一部分是关于产品本身的属性，另一部分是每个产品每月销售额的一些时间序列数据。我们希望对每一种产品的每月销售量进行预测.利用产品属性数据，我们可以建立一个回归模型，或者svm模型，来预测销售额。对于时间序列销售量，我们可以建立一个时间序列模型来预测销售额，但是是否有任何预测模型可以结合回归模型、svm模型和时间序列模型来进行预测？
浏览 0提问于2015-12-09得票数 4
4回答
当所有自变量都是绝对变量时，如何预测连续变量？
machine-learning、regression、linear-regression、categorical-data
我是数据科学和ML的新手。最近，我得到了一个销售数据集，其中包含一个时装品牌的每周销售。它提供了有关产品类别(t恤、polo恤、棉质衬衫、内裤、牛仔裤等)、性别(男性、女性、男女性别)、伙伴商店(多家零售店)、服装颜色(约150种六角色码)、MRP、销售MRP和销售量等信息。数据是两年的时间框架。
我增加了一个名为“折扣”的新列，它是从出售的mrp/qty和mrp派生出来的。
有人能对上述数据提出任何一种预测建模方案吗？我已经做了时间序列预测和聚类，基于高性能的合作伙伴商店。我尝试过回归，但是当大多数自变量本质上都是分类的时候，你是如何进行回归的呢？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2019-12-04得票数 2
1回答
如何在R中绘制我的多元回归时间序列模型？
r、time-series、linear-regression、forecasting
我希望这个标题有意义。基本上，我研究数据已经有一段时间了，我想预测未来的值并绘制它们。我的回归模式是:lm(总~ Rank+市场)，当我进行回归分析时，我可以看到系数和所有的东西。我的数据有以下几列:总计，市场，等级，日期。但对于预测函数，我认为回归模型不起作用。我尝试将Total转换为时间序列并绘制它，但在这种情况下，其他因变量对总值没有影响。
我已经尝试了一段时间，我研究了很多预测方法，但它们只包括一个变量，而不是回归模型本身。请您提供如何预测我的多变量回归模型的资源或语法吗？
我想这就是我要找的，但是函数中没有包含其他变量，我用tslm尝试了我的模型，但是它没有工作。我认为tslm只能
浏览 0提问于2021-11-30得票数 0
2回答
商品的销售预测
machine-learning、predictive-modeling、regression、linear-regression、prediction
因此，我一直在尝试实现我的第一个算法来预测单个产品的(销售额/月)，我一直在使用线性回归，因为这是推荐给我的。我使用过去42个月的数据，前34个月作为培训集，其余8个月作为验证。
我一直在尝试使用四个特性来开始：
月数(1~12)
该产品在当月销售的平均价格
前一个月的发展次数
前一个月售出的数量
下面是具有比较真实数据x预测数据和误差x元素数图的图像：
📷
📷
到目前为止，结果并不理想(如上面的图像所示)，该算法甚至不能正确地得到训练集。我尝试用更高的多项式，正则化参数，这似乎使它更糟。
然后，我想知道是否有更好的方法来解决这个问题，或者我能做些什么来改善这个问题。
提前谢谢！
浏览 0提问于2017-03-23得票数 3
回答已采纳
3回答
预测和预测:有什么区别？
prediction、forecast、reference-request、forecasting、definitions
我使用这两个术语如下：
预测模型以特征(可以是时间序列)作为输入，并给出一个固定长度的输出(可能是多个值，但在某种意义上是“原子”)。
示例：
狗对猫
垃圾邮件与无垃圾邮件
明天天气
下个月销售
预测模型以时间序列作为输入，输出单个时间序列。
示例：
航空客运量:你可以预测下个月的价值，但预测可以超过一个任意的时间框架(当然，质量在不断恶化)。
天气
销售量
我从未见过这些术语的教科书定义。你知道有什么来源可以比较这两个术语吗？
加分，如果你给我一个良好的德文翻译两个术语。到现在为止，我把这两个词都叫做"Vorhersage“--我的印象是没有别的德语词来形容它。
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
3回答
为什么多元回归有这么多的假设，而先进的机器学习算法几乎没有？
python、r
我在分析一个房地产数据集。虽然所有的回归假设都失败了，但我的XGBoosting模型却蓬勃发展。我是不是遗漏了什么？在这种情况下，XGBoost仅仅是一个优越的模型吗？数据集约有67.000个观测值和30个变量。
浏览 2提问于2019-07-28得票数 0
回答已采纳
1回答
按R分别预测300件产品的每月装船量(时间序列)
r、time-series
我可以用回归建立ARIMA模型来预测一个产品的每月出货量。但是我有300个产品，每个产品都需要一个月的预测。
我的问题是，与其建立300个模型，在R中是否有另一种方法来处理我正在努力实现的目标？
谢谢!
浏览 0提问于2016-08-23得票数 0
回答已采纳
3回答
随机森林目标/预测最小值
python、random-forest
我有一个回归随机森林，它的目标是一个连续变量(销售量)。分类器是否有任何配置，允许我为目标设置最大值和最小值？
例:预测的sales_amount应该介于10000和20000之间。
浏览 0提问于2020-02-26得票数 0
2回答
用于销售预测的模型是什么？
python、scikit-learn、neural-network、lstm、forecasting
我想预测一下公司的销售额。我尝试使用LSTM，但我找到的所有示例都只使用了两个变量(时间和销售额)。
这一页提到时间序列只使用两个变量，但我认为这不足以建立一个好的预测。在这之后，我发现了不同的“多特征”选项，比如sklearn或回归树中的多项式回归和PolynomialFeatures。我还没有用这些最后的算法写脚本，那么我想知道你关于使用哪种模型的建议。
谢谢。
浏览 2提问于2019-11-22得票数 0
2回答
利用时间序列预测预测多个值
machine-learning、deep-learning、time-series、regression、forecasting
我想用以下例子来说明我的问题：
我有一家批发公司，通过它我销售200种产品：
P1,P2,P3 .... P200
C1，C2，C3 .C1000 --我把我的销售记录作为一个时间序列保存在数据库中，在这个时间序列中，我在4年内保存了每个事务的product_id,customer_id, amount and timestamp。
我的问题是，不管预测算法(静态或学习)，能否预测所有这些产品的销售通过一个单一的模型？还是每个产品的模型，还是每个客户的模型？如果这些选择中的任何一个或多个都是有效的，为什么？
浏览 0提问于2020-11-27得票数 1
1回答
如何使用初始数据点将曲线拟合到曲线的数据集？
python、machine-learning、plot、graph、data-science
我正在尝试将一条曲线拟合到这些曲线上，以获得新的数据点。基本上，这个图代表了食品在不同时间的销售速度。
在X轴上有剩余的生产时间(以分钟为单位)，在y轴上有累积的食物需求，我们在不同的日子得到不同的颜色线。
我试图找出的是给定特定日期的初始销售速度，我如何预测曲线的性质？
我想要一种能理解曲线模式的模型。并在给定初始销售速度的情况下预测曲线的性质。
因此，基本上，当模型看到新数据时，仅从一天开始时的销售速度的初始数据点，我们就可以预测曲线的性质。这样我们就可以预先知道要生产多少。
因此，随着更多数据的到来，我们可以更好地预测最终需求是多少。我想在每10分钟预测一次曲线是什么样子的？
有没有什么
浏览 1提问于2019-12-19得票数 1
2回答
在SPSS中，线性回归是否与普通最小二乘法相同？
statistics、linear-regression、spss、least-squares
我想使用线性回归模型，但我想使用普通最小二乘法，我认为这是一种线性回归。我使用的软件是SPSS。它只有线性回归、偏最小二乘和两阶段最小二乘。我不知道哪一个是普通最小二乘(OLS)。
浏览 4提问于2009-11-22得票数 9
回答已采纳
1回答
带AR误差的线性回归模型
python、pandas、statsmodels
有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的SAS实现？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
2回答
我能用LSTM模型来评估多个独立的时间序列吗？
machine-learning、keras、r、lstm
假设我想预测明天的温度。我可以使用一种方法，根据从单个位置收集的时间序列数据集来训练模型(例如，查看这个优秀的演练：https://blogs.rstudio.com/tensorflow/posts/2017-12-20-time-series-forecasting-with-recurrent-neural-networks/)。
然而，让我们说，我想训练一个模型，包括时间序列从多个气象记录网站。在这个场景中，让我们说，来自不同地点的记录观测在时间上是不重叠的。理想情况下，有一种方法可以使用非连续观测(例如从不同地点收集的观测)来训练模型，这也使我们能够量化“站点”对我们预测的影响。
这
浏览 0提问于2020-01-28得票数 7
回答已采纳
1回答
基于时间滞后预测器(自变量)的线性回归预测
r、time-series、linear-regression、forecasting
我正在预测印度一个地理区域的月平均降水量(Assam和Meghalaya分区)。为此，我使用月平均气温数据和月平均相对湿度数据(我从NOAA网站上这个地理区域的netCDF4文件中提取并在空间上平均)作为自变量(预测因子)。
为了预测的目的，我想建立一个线性回归模型，以降水量作为因变量，以“气温”和“相对湿度”数据作为自变量，使它们在回归过程中具有时间滞后效应。
线性回归方程应如下所示：
这里，"Y“表示降水，"X”表示气温，"Z“表示相对湿度。
“培训数据”样本如下：
ID Time Precipitation Air_Temperature Re
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
1回答
有协方差的时间序列模型比没有协方差的时间序列模型具有更高的精度
time-series、arima
我建立了一个时间序列模型，对具有年度季节性的作物科学数据进行月度观测(2012至2018年的月度观测值)。购买植保产品的农民还取决于降雨时间。同样的产品在11月份、12月份和1月份也有高峰。
我已经构建了一个SARIMA模型(没有协变量)和SARIMAX模型(有协变量)。协变量为平均降雨量、累计降雨量、平均温度、最低温度、最高温度、平均湿度等
这里的主要问题是，我的SARIMAX模型应该比SARIMA模型提供更好的精度，因为我们有协变量帮助模型更好地预测。我的假设正确吗？
目前，SARIMA在这里给了我更好的准确性。
浏览 1提问于2019-12-19得票数 0
1回答
当我们对数据进行模型拟合时，在培训过程中发生了什么？
regression、linear-regression、logistic-regression、overfitting
在任何预测任务中，将模型与训练过程中观察到的数据“拟合”的过程最好描述为.
评估所有可用的观测结果，然后反演最佳拟合的维数。
利用现有的所有观测数据建立一个模型，然后利用距离或其他措施来评估模型的特点或“符合”其数据的程度。
从线性模型开始，然后扩展该模型的维数，直到它符合数据。
从线性模型开始，然后回归直线的形状，直到它符合数据。
这是我感到困惑的四点。哪一个/一个是真的？
浏览 0提问于2020-07-28得票数 0
回答已采纳
2回答
在预测时间序列时，如何将测试数据纳入训练后的模型中？
time-series、training、forecasting
在构建分类或回归模型时，通常将数据拆分为火车数据集和测试数据集。测试数据是整个数据的随机选择子集。
一旦完成了培训，就会丢弃测试数据，并将构建的模型应用于新的未知数据。
但是在时间序列的情况下，这是行不通的:您不能只是随机地为测试数据集选择数据的任何子集，因为数据是有序的。测试数据集必须由数据的后期观测组成，而列车数据集则由数据的早期观测组成。
例如，您有一年中11个月的数据，并且希望预测12月份的值。您将使用1月至9月的数据对您的模型进行培训，然后对10月和11月的数据进行测试。
但是，在您成功地训练了您的模型之后，您将如何处理测试数据？
一方面，用Jan数据建立的模型来预测12月份的数值是
浏览 0提问于2017-12-12得票数 4
1回答
用“`tslm`”返回维数误差进行预测
r、time-series、forecasting
我和这里的发问者有一个类似的问题--线性模型预测函数，但我试图使用Rob Hyndman的预测软件包中的“时间序列线性模型”函数。
totalConv <- ts(varData[,43])
metaSearch <- ts(varData[,45])
PPCBrand <- ts(varData[,38])
PPCGeneric <- ts(varData[,34])
PPCLocation <- ts(varData[,35])
brandDisplay <- ts(varData[,29])
standardDisplay <- ts(var
浏览 1提问于2014-06-21得票数 0
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
腾讯云开发者
