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python时间序列预测三:时间序列分解

在初始概念篇中,我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成,本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。...分解的使用场景有很多,比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性,或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性,让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。...加法和乘法时间序列 时间序列的各个观测值可以是以上成分相加或相乘得到: Value = Trend + Seasonality + Error Value = Trend * Seasonality...对比上面的加法分解和乘法分解可以看到,加法分解的残差图中有一些季节性成分没有被分解出去,而乘法相对而言随机多了(越随机意味着留有的成分越少),所以对于当前时间序列来说,乘法分解更适合。...小结 时间序列分解不仅可以让我们更清晰的了解序列的特性,有时候人们还会用分解出的残差序列(误差)代替原始序列来预测,因为原始时间序列一般是非平稳序列,而这个残差序列是平稳序列,有助于我们做出更好的预测

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XGBoost时间序列预测—forecastxgb包

会产生季节性标识的预测变量,:当seas_method = "decompose",对y进行季节性分解后,再用xgboost()进行预测;当seas_method = "none", 不对y季节性特征处理...不同Y的季节性特征处理方法出现不同情况: 除了有滞后项外,预测变量集会因参数sea_method的设定而出现不同情况: 当seas_method = ‘none’时,不对Y季节性特征处理,因此不出现Y...四.结语 虽然XGBoost大法好,然任何算法都有其适用情况;就个人经历而言,不少经典时间序列预测算法在实际情况中也不时有奇效哦!...大家在做时间序列预测工作时,不妨先放下“算法崇拜”,从实际情景与需求出发,多思考多尝试。...另外,按照xgbar()的滞后项+季节性特征处理这个思路,这个模式很容易移植到其他机器学习算法中去做时间序列预测,例如forecast包中的nnetar()就是以这类似的模式神经网络时间序列预测的。

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JS:rem来响应式开发

电脑版的商城昨晚做完了,今天赶着做手机端的,提到手机端的网站第一个想到的就是要 适应不同手机屏幕的宽度,保证在不同手机上都能正常显示给用户,我之前这类网站都是无脑引进bootstrap的。...但前一个项目做完之后我发现bootstrap虽好,但里面的各种样式我利用的很少,最多用到它排版,当网站最后上传的时候你会发现,即使压缩之后,它也会占用相当大的一部分,所以这次我想自己原生写,响应式开发...(你还可以设置更多节点) 媒体查询的话要保证每个像素下都有对应的适配效果显然你要设置更小的宽度范围; 3.还有就是css3的单位rem: rem就是将根节点html的font-size的值作为整个页面的基准尺寸...那就要用到js在页面加载时获取window的宽度(浏览器窗口的宽度)$(window).width();在开发手机页面的时候,一般我们设置最大宽度为640px,因为640px可以保证在至今最宽的手机上显示时网页两端刚好贴合屏幕...height:10.6rem; border:1px solid #000; box-sizing: border-box; } js

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python时间序列预测四:平稳非平稳时间序列

3、t时间段的序列和前一个时间段的序列的协方差(协方差,衡量的是两个变量在一段时间内同向变化的程度)应该只和时间间隔有关,而与时间t无关,在时间序列中,因为是同一个变量在不同时间段的值序列,所以这里的协方差称为自协方差...非平稳序列如何预测?...但是这些方法都不能量化平稳性,也就是一个数值来表示出时间序列的平稳性。为此,我们可以使用‘Unit Root Tests’即单位根检验,该方法的思想是如果时间序列有单位根,则就是非平稳的。...python制造一个白噪声序列,并可视化如下: randvals = np.random.randn(1000) pd.Series(randvals).plot(title='Random White...去除趋势 减去最佳拟合线 减去均值线,或者移动平均线 减去/除以 利用时间序列分解出的趋势序列 去除季节性 季节性窗口内的移动平均法,平滑季节性 季节性差分,就是当前值减去一个季节窗口之前对应的时刻的值

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python时间序列预测一:初识概念

时间序列的类型 根据时间间隔的不同,时间序列可以是按年度(Annual)、季度、月度、周、小时、分钟、秒等频率采集的序列。 时间序列的成分 趋势(Trend),比如长期上涨或长期下跌。...就是同一个变量的历史值预测未来值,或者除了历史值以外,还加入一些预测因子(又称外生变量)来预测未来值。前者称为单变量时间序列预测,后者称为多变量时间序列预测。...比如,我们要预测某海滩下个月的的游客数量,除了历史游客数量预测外,还可以加入温度这个因子。...那么只用历史游客数量预测就是单变量时间预测,加入温度这个因子就是多变量时间预测,当然还可以加入其它合理的预测因子,比如该海滩的每月广告支出等。...ARIMA 简单说就是变量的自回归(AR)与历史预测误差的自回归(MA)构成的时间序列预测模型。

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Docker 是怎么实现的?前端怎么 Docker 部署?

不同的代码需要不同的环境,比如 JS 代码的构建需要 node 环境,Java 代码 需要 JVM 环境,一般我们会把它们隔离开来单独部署。...创建一个 Control Group 可以给它指定参数,比如 cpu 多少、内存多少、磁盘多少,然后加到这个组里的进程就会受到这个限制。...那怎么解决这个问题呢? Docker 设计了一种分层机制: 每一层都是不可修改的,也叫做镜像。那要修改怎么办呢?...Namespace 资源隔离,Control Group 容器的资源限制,UnionFS 文件系统的镜像存储、写时复制、镜像合并。... dockerfile 部署的最佳实践是分阶段构建,build 阶段单独生成一个镜像,然后把产物复制到另一个镜像,把这个镜像上传 registry。

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Java新的时间API究竟怎么

Java新时间API中有三个特别重要的类,分别是Instant、LocalDateTime、ZonedDateTime,它们分别对应到上一篇文章中讲到的时间概念为:机器时间、无时区的本地时间、有时区的本地时间...机器时间其实可以理解为UTC时间的另一种表现形式,其可以唯一确定时间线上的某一时刻。 无时区的本地时间因为没有时区信息,所以其无法唯一确定时间线上的某一时刻。...有时区的本地时间其实是在UTC时间的基础上加一些时间偏移,所以也是可以唯一确定时间线上的某一时刻。...Java的新时间API其实都是围绕这三个类来实现的,所以,彻底理解这三个类的目的及使用场景对于灵活使用Java新时间API来说非常重要。 下面我们示例来讲解下Java的新时间API究竟怎么。...ZonedDateTime.now(); System.out.println(zdt.getYear()); // 对于获取当前时刻的human time信息(年月日时分秒)来说 // LocalDateTime

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python时间序列预测七:时间序列复杂度量化

本文介绍一种方法,帮助我们了解一个时间序列是否可以预测,或者说了解可预测能力有多强。...而实际上A总是小于等于B的,所以A/B越接近1,预测难度越小,直觉上理解,应该就是波形前后部分之间的变化不大,那么整个时间序列的波动相对来说会比较纯(这也是熵的含义,熵越小,信息越纯,熵越大,信息越混乱...),或者说会具有一定的规律,而如果A和B相差很大,则时间序列波动不纯,或者说几乎没有规律可言。...python实现 def SampEn(U, m, r): """ 用于量化时间序列的可预测性 :param U: 时间序列 :param m: 模板向量维数 :...param r: 距离容忍度,一般取0.1~0.25倍的时间序列标准差,也可以理解为相似度的度量阈值 :return: 返回一个-np.log(A/B),该值越小预测难度越小 """

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工作 --多时区下时间的加减怎么

国际业务往往比国内业务复杂很多,其中一点就是多时区,洛杉矶时间2019.11.3号,正值夏令时切换时踩了一把坑,该篇文章记录下问题,并给出多时区下时间操作比较合理的做法。...字符串时间无法反向转换为精确时间,比如 2019-11-3 01:30:00就无法转换为一个具体的unix timestamp,因为无法确定该时间点位于回拨前还是回拨后。...问题 问题复现代码如下所示,执行时需要把本地时间调整为America/Los_Angeles。...GMT+8时区 String gmt8Date = "20191104"; // 得到东八区下该时间戳,此时时间戳对应的为东八区 2019-11-04 00:00:00...文章标题: 工作 --多时区下时间的加减怎么? 文章链接: https://mrdear.cn/2019/12/01/java/java-time/

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python时间序列预测九:ARIMA模型简介

ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前预测的模型。 ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA。 ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列。...有的时候,可能在2个阶数之间无法确定哪个,因为acf的表现差不多,那么就选择标准差小的序列。 下面是原时间序列、一阶差分后、二阶差分后的acf图: ?...与非季节性模型的区别在于,季节性模型都是以m为固定周期来计算的,比如D就是季节性差分,是当前值减去上一个季节周期的值,P和Q和非季节性的p,q的区别也是在于前者是以季节窗口为单位,而后者是连续时间的...需要注意的是,对于季节性来说,还是季节性模型来拟合比较合适,这里外生变量的方式只是为了方便演示外生变量的用法。...因为对于引入了外生变量的时间序列模型来说,在预测未来的值的时候,也要对外生变量进行预测的,而用季节性外生变量的方便演示之处在于,季节性每期都一样的,比如年季节性,所以直接复制到3年就可以作为未来3年的季节外生变量序列了

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