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1
回答
时间
序列
预测
-
错误
结果
、
、
、
、
我以前没有做过任何
时间
序列
预测
,我试着根据每小时的日期
时间
桶来
预测
来自呼叫中心的总呼叫量。当我绘制
预测
时,数据是正确绘制的,但
预测
与
预测
相差甚远。 ? 这是我使用的代码。01 15:00:00 24262021-10-01 17:00:00 299 想知道我是否没有正确地设计预言者模型,代码或数据格式中的
错误
浏览 41
提问于2021-10-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R中的stl函数不识别单变量
时间
序列
、
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
。为了检查它是否在做
预测
,我让R打印
预测
的
结果
。它可以很好地运行所有的
预测</e
浏览 1
提问于2016-09-23
得票数 1
1
回答
基于RNN的多变量
时间
序列
预测
、
、
、
、
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
。我的期望是
错误
的吗?这段代码非常简单,你将如何改进它
浏览 2
提问于2016-11-07
得票数 2
1
回答
利用LSTMs进行
时间
序列
预测
:使
时间
序列
平稳的重要性
、
、
、
、
在这篇关于静态和差异的链接中,人们提到像ARIMA这样的模型需要一个平稳的
时间
序列
来进行
预测
,因为它的统计特性如均值、方差、自相关等随着
时间
的推移是恒定的。由于RNN具有更好的学习非线性关系(如下所述:递归神经网络在
时间
序列
预测
中的应用前景)的能力,并且在数据大的情况下比传统的
时间
序列
模型表现得更好,因此了解平稳数据对其
结果
的影响是非常必要的。我需要知道的问题如下: 在传统的
时间
序列</em
浏览 0
提问于2017-11-16
得票数 33
回答已采纳
3
回答
LSTM
时间
序列
递归
预测
收敛到相同值
、
、
、
、
我正在使用LSTM进行时序
预测
。我的目标是使用25个过去值的窗口,以便为接下来的25个值生成一个
预测
。我递归地这样做:我使用25个已知值来
预测
下一个值。将该值追加为已知值,然后移动这25个值并再次
预测
下一个值,直到我有25个新生成的值(或更多)为止。mean_squared_error') 问题:无论前面出现什么顺序,递归
预测
总是收敛到某个值📷📷 当然,这不是我想要
浏览 0
提问于2018-01-15
得票数 2
1
回答
有没有办法在python中使用ARIMA模型
预测
时间
序列
数据?
、
、
我尝试用ARIMA模型
预测
target_price_index,这是
预测
时间
序列
的一个很好的选择。我的数据是每月的
时间
序列
,我想从数据
预测
target_price_index。我曾与scikit合作-学习
预测
任务,但对在
时间
序列
上使用ARIMA模型知之甚少。为此,我尝试如下:这里是我使用和的可重复的
时间
序列
数据。residuals.plot() pyplot.show(
浏览 3
提问于2020-08-17
得票数 0
2
回答
我应该用什么模型来
预测
按月销售的产品?
、
、
、
、
我正试图根据大量的变量来
预测
按产品分类的月度销售额。有4个
预测
因子。一个是分类(月份),另三个是数字。其中一个变量就是部分销售。数据是周期性的(销售额按月/季变化)。 您推荐使用什么型号?
浏览 0
提问于2022-11-09
得票数 0
1
回答
几个不重叠
时间
序列
的r-和(
预测
)
、
、
我有24个
时间
序列
预测
,我想要的累计和。这里只有两个,因为它们会产生我遇到的
错误
: Jan Feb Mar Apr我尝试使用一个所有为0的虚拟
时间
序列
来添加它们以保存中间
结果
,但当我将第一个
时间
序列
添加到虚拟
时间
序列
的末尾(对于P1,即2013年5月)时,它会被切断,然后尝试
浏览 1
提问于2015-02-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
TimeSeries平台性
、
、
我正在为按日期
预测
事件数量的
时间
序列
的python程序工作。对于
预测
,我使用ARIMA模型。现在我有了一些
结果
,但
预测
值并不是很好。首先,我让我的
时间
序列
是固定的。我没有收到好的
结果
。我的问题是如何处理非平稳
时间
序列
。我应该使用哪些方法使其固定?
浏览 0
提问于2018-08-05
得票数 1
1
回答
训练/测试集外的
预测
时间
序列
、
、
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
?也许一点
浏览 0
提问于2019-09-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
lstm
预测
结果
延迟现象
、
、
、
、
最近我用lstm来
预测
时间
序列
。我正在使用keras2.0来构建我的lstm模型。, return_sequences=False, stateful=False)model.add(Dense(1)) 我尝试用这个网络来
预测
几个
时间
序列
我发现,对于sin的
预测
是很好的,而对真实数据集的
预测
就像将最后一个输入值移动一步一样。我不知道这是
预测
错误
还是网络根本不
浏览 0
提问于2018-04-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Python统计数据模型arima
预测
结果
、
、
、
我正在尝试理解Python中统计模型ARIMA的
预测
结果
。虽然模型拟合不佳,但我预计红色附近会出现蓝线。但在上面的情节中,蓝线的范围与原始系列完全不同。最重要的是,值看起来是不同的。因此,我实验性地从原始
时间
序列
中减去值,然后绘制相同的曲线图。蓝线表示从原始
序列
中减去
预测
结果
的值,而红色是原始
序列
。它看
浏览 1
提问于2020-11-18
得票数 0
1
回答
是否可以使用LSTM
预测
作为下一个
时间
步长的输入?
、
、
、
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,走一步,把
预测
值代替真实的值,然后再次进行
浏览 1
提问于2020-04-17
得票数 0
2
回答
如何为模型的
预测
增加信心?
、
我是ML的新手,从事
时间
序列
预测
项目。目的是根据
时间
序列
的历史价值,
预测
具有不同上限的
时间
序列
(int值,认为它是不同大小的停车场可用性
预测
)的未来
结果
。现在我试图给我的
预测
增加信心,比如“我有95%的信心,
结果
会是2”。我正在考虑用
预测
均方误差作为度量。假设
预测
误差服从高斯分布,并在此基础上增加置信度,是否可行?例如,当只有4个可能
浏览 0
提问于2018-08-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
以下来自ETS(M,A,M)的
预测
的奇怪行为的解释是什么?
、
、
如果我们使用forecast软件包的ets()作为我们的选择模型,它将正确地抱怨我们
错误
地选择了ETS(M,A,M),这对于包含零的
时间
序列
是不合适的。然后,我做了一个简单的实验,在
时间
序列
值上进行翻译,只是为了避免开始时的零。例如,使用trans <- 1000,我得到了以下(出乎意料的高)
预测
结果
: 是什么原因导致了ETS(M,A,
浏览 4
提问于2019-10-02
得票数 0
1
回答
如何在截断的BPTT中计算许多到一个问题的损失?
、
、
在我所引用的许多资源中,例如Justin Johnson关于RNN的第12课,截断BPTT被解释为
序列
中较小块的前馈和反向传播过程。
浏览 0
提问于2022-10-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
需要有状态的LSTM还是无状态的LSTM?
、
、
我试图为Keras中的
时间
序列
预测
做一个LSTM。特别是,一旦模型被训练,它就应该
预测
看不见的值。
时间
序列
的可视化如下所示。 该模型基于蓝色
时间
序列
进行训练,并将
预测
结果
与橙色
时间
序列
进行比较。对于
预测
,我希望获取训练数据的最后n个点(其中n是
序列
长度),运行一个
预测
,并将此
预测
用于连续(第二个)
预测
浏览 0
提问于2018-08-26
得票数 5
1
回答
是否可以访问计算度量中的
预测
结果
?
我正在尝试使用Tableau
预测
来查找
时间
序列
异常值。我需要将实际值与
预测
结果
中的95%置信水平进行比较,以确定它是否为异常值。 我知道我可以在图表上查看
预测
结果
。但我想以计算的方式使用
预测
结果
。我找不到任何Tableau函数来检索
预测
结果
。
浏览 7
提问于2019-10-28
得票数 0
1
回答
向前看利用特征
预测
时间
序列
的偏差
、
、
我正在做一些ML方法(RF,RNN,MLP)来
预测
基于特征'X‘而不是
时间
序列
'y’本身的
时间
序列
值'y‘。我的问题是关于我可能包括的偏见,因为我正在做一个简单的随机测试-测试-分割的适合和评估过程,所以我使用的数据来自不同的日子(过去和未来),而不是分裂的
时间
。这个
预测
过程是否有效,或者即使我没有用
时间
序列
来
预测
未来的值,我仍然引入了偏见,因为我使用的特性也是
时间
<e
浏览 0
提问于2022-01-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我是否可以/应该使用数据库中过去(例如每月)标签列作为ML
预测
中的特性(没有
时间
序列
!)?
、
、
、
、
编辑:请注意,这不是一个
时间
序列
问题,我已经删除了
时间
序列
标签,我改变了问题。这个问题是关于功能,有规律的变化随着
时间
的推移,是的!但是我们没有从这个系列中创建一个
时间
序列
,因为还有许多其他特性不像标签,也是模型中的重要特性。现在,请考虑使用过去的标签作为普通功能,而没有
时间
序列
方法.。我试着
预测
一个月的数据,这是一个月,因此一个
时间
序列
,但我没有使用它作为一个
时间</em
浏览 3
提问于2019-12-02
得票数 1
回答已采纳
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