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1
回答
时间
序列
预测
(
使用
R
)
r
、
time-series
、
forecasting
我正在尝试
预测
接下来的4个时段的来电数量。虽然我的
预测
显示了未来4个时期的相同数字,但我对哪里错了感到有点困惑。379587/1/2018 422219/1/2018 35328 10/1/2018 37687 尝试
使用
R
预测
未来4个月的数据 tier2=ts(tier2,start=c(2015,8),end=c(
浏览 11
提问于2019-04-17
得票数 0
1
回答
R
中的stl函数不识别单变量
时间
序列
r
、
stl
我
使用
R
从Excel读取
时间
序列
(
使用
XLConnect),然后对该
时间
序列
运行一些
预测
模型,然后将结果输出到Excel。这是一个很长的故事,但公司,我正在做硕士的研究,希望继续
使用
Excel!无论如何,我可以从Excel中提取我想要的
时间
序列
。我用ts()使它成为一个
时间
序列
。然后,我
使用
(按这个顺序) ets()、auto.arima()、t
浏览 1
提问于2016-09-23
得票数 1
1
回答
用
R
中的修正
预测
时间
序列
r
、
time-series
、
forecasting
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
1
回答
如何避免对具有递减趋势的
时间
序列
进行0
预测
?
r
、
parameters
、
forecasting
、
holtwinters
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
R
-
预测
多个
时间
序列
(15K产品)
r
、
time-series
、
prediction
、
forecast
每个产品都是一个单变量
时间
序列
。目的是
预测
每种产品的价格。 我熟悉单变量
时间
序列
分析,在这种分析中,我们可以可视化每个ts
序列
,绘制其ACF、PACF和
预测
序列
。但是,在这种情况下,当我有15K不同的
时间
序列
时,单变量
时间
序列
分析是不可能的,不能对每个
时间
序列
、其ACF、PACF和
预测
每个产品的分别进行可视化,并对其进行调整
浏览 2
提问于2020-09-03
得票数 1
1
回答
基于回归分析的
R
时间
序列
预测
r
、
regression
、
forecasting
作为我工作的一部分,我需要用
R
来评估
时间
序列
数据的不同
预测
模型,并选择误差最小的
预测
模型。为此,我想知道如何
使用
线性回归(LR)方法对
时间
序列
进行
预测
。在
时间
序列
中,我们通常只有一列连续的数据,但是要
使用
LR,我们至少需要两个变量,比如y=Beta0+Beta1*x,我有每月的销售数据(X),但是如何让y变量
使用
LR。
浏览 5
提问于2017-10-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
差异中的变量
r
、
var
如果我有一个由4个
时间
序列
组成的多变量
时间
序列
,其中一个是非文具的,需要差分才能使其成为文具,而其他的已经是文具了。我应该
使用
哪种类型的VAR模型?水平上的VAR还是差异中的VAR?如果我对整个多变量
时间
序列
进行一次差分,并拟合某个VAR(p),并找到一些
预测
,那么如何恢复到原始水平的
预测
,而不是差分
序列
的
预测
。另外,我如何检查协整?我在
R
工作,在
R
上的任何帮助都
浏览 2
提问于2014-01-28
得票数 0
1
回答
我可以用什么机器学习算法来确定一个日期中的某个度量?
machine-learning
、
python
、
r
、
machine-learning-model
、
azure-ml
CustomerID: 1,日期: 3/2/2018,数量: 3,总计: 390.78,Min: 130.26,最大值: 130.26如果TargetValue是到该月的最
浏览 0
提问于2019-02-05
得票数 2
回答已采纳
3
回答
从极坐标到笛卡尔坐标的方差矩阵
r
、
math
、
sta
我正在处理极坐标中的
时间
序列
,并且我正在应用卡尔曼滤波器进行
预测
。
时间
序列
与卫星轨道有关。 f(
r
,theta) <- [
r
*cos(theta),
r
*sin(theta)].[5,]
浏览 1
提问于2013-05-16
得票数 1
1
回答
基于RNN的多变量
时间
序列
预测
r
、
machine-learning
、
time-series
、
recurrent-neural-network
、
financial
我一直在试验一个名为RNN的
R
包。以下是代码站点:它有一个非常好的金融
时间
序列
预测
示例。我已经读过代码,我知道它
使用
时间
序列
的
序列
来提前
预测
第二天仪器的价值。以下是具有10个隐藏节点和200个纪元的运行示例 我期望的结果是算法成功,至少在一定程度上提前
预测
了仪器的价值。根据我所看到的,显然只是近似当天的
时间
序列
的值,而不是给出第二天的任何
预测
。
浏览 2
提问于2016-11-07
得票数 2
1
回答
Python中来自
R
的
预测
包
python
、
time-series
、
forecasting
我发现
R
的
预测
包是
时间
序列
分析和
预测
的最佳解决方案。 我想在Python中
使用
它。我可以在Python中
使用
rpy和after
预测
包吗?
浏览 2
提问于2012-11-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
R
:
预测
时间
序列
r
、
time-series
、
forecasting
我想对我已经拥有的数据的价值进行
预测
,并绘制实际与
预测
的对比图,看看它做得有多好,然后
预测
未来的30个时期。到目前为止,我对未来有一个
预测
。数据从2014年1月1日到18年2月28日,包含时隙收入 我想对2018年2月做一个
预测
,即使我有这个数据,以测试模型与实际的能力。然后我想画出三月份的
预测
值,但让它更漂亮。
浏览 0
提问于2018-04-20
得票数 0
4
回答
使用
R
进行
时间
序列
预测
r
、
time-series
、
regression
、
linear-regression
、
forecasting
我有下面的
R
代码value <- c(1.2, 1.7, 1.6, 1.2, 1.6, 1.3, 1.5, 1.9, 5.4, 4.2, 5.5, 6, 5.6,xlim=c(0,5),type="o", lwd="1")grid()但我对这个
预测
并不满意有没有办法让
预测
看起来类似于
浏览 0
提问于2013-01-11
得票数 7
回答已采纳
2
回答
在
R
图中,arima用原始
序列
拟合模型
r
、
time-series
我用的是GRETL在那里,当我为arima模型的有效性做
预测
时,我将得到蓝色线条的拟合
序列
和红色线条的原始
序列
。后来,我切换到
R
,在这里我找不到任何命令来做同样的事情。我
使用
的是
预测
包中的Arima模型。在GRETL中,我用来做模型->
时间
序列
-> arima ->
预测
。它将自动打印安装的和原始的系列。有没有办法在
R
上做同样的事情?
浏览 2
提问于2011-07-22
得票数 20
回答已采纳
1
回答
金融
时间
序列
数据归一化
keras
、
r
、
time-series
、
normalization
我用
R
中的Keras来
预测
金融
时间
序列
。价格正常化很容易,只需计算收益或日志回报,通常就足够了。我想用高盛金融状况指数和摩根士丹利资本国际世界指数来
预测
其他证券,我想用水平和它们的回报或最初的差异来
预测
。我认为
使用
minmax或z-得分归一化是不合适的,因为
序列
分布会改变。那么,问题是如何规范非平稳
时间
序列
数据?
浏览 0
提问于2018-12-27
得票数 5
回答已采纳
1
回答
限制
R
预测
包的
预测
值范围
r
、
forecasting
我正在执行
时间
序列
建模,并
使用
R
的
预测
包和基本plot()函数绘制最终
预测
。 最终的
预测
是负面的,尽管这对数据没有意义(下限为0)。有没有办法告诉
预测
函数限制y值
预测
?
浏览 0
提问于2016-12-15
得票数 0
1
回答
UNIX中的
预测
分析(
时间
序列
模型)
r
、
algorithm
、
perl
、
bash
、
prediction
我需要
使用
时间
序列
模型(如ARIMA)在UNIX级别上执行“
预测
分析”。2012 | Jan | 1 |1 |3因此,我想实现一些算法,这将帮助我找到未来几个月的
预测
值还有其他在UNIX (最好是Perl/Shell)实现“
时间
序列
预测<
浏览 1
提问于2013-06-06
得票数 4
1
回答
时间
序列
预测
:每周
预测
与每日
预测
machine-learning
、
time-series
、
data-science
、
arima
我有一些每日的
时间
序列
数据。我正在尝试从每日的历史数据中
预测
未来3天。我的目标是只
预测
未来3天。我的直觉告诉我采取一种方法,我希望得到一些关于利弊和其他方法的反馈。我的直觉告诉我,按周或月对数据进行分组,然后
预测
下一周或月可能会更好。假设我通过将每周
浏览 28
提问于2019-10-24
得票数 0
2
回答
R
中的
时间
序列
对象有很多问题
r
、
time-series
、
xts
、
forecasting
、
stl-decomposition
我在处理一些预算数据中的任何
时间
序列
对象时都非常困难。18 125402.5 2000-07-1620 1908
浏览 8
提问于2015-02-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R
:
时间
序列
预测
与数值向量
预测
r
、
time-series
、
forecasting
我
使用
以下方法
预测
了一个
时间
序列
:fcast <- forecast(fit, h = 12)DataInput <- ts(DataInput, freq = 12, start = c(2012, 1)) 然而,两个数据输入之间的
预测
是完全不同的我尝试
浏览 2
提问于2016-06-02
得票数 0
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