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时间序列--平滑+特征工程
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时间序列
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残差 y yhat 一般我们就停止在这里了 但是如果残差表现的有某种形式 代表我们的模型需要进一步改进 如果残差表现的杂乱无章 代表确实没什么别的信息好提取了 现在用最naive的model 上一个时间的值 yhat看看残差表现吧 关于残差
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一 日期和时间数据类型 1 相关模块 参见 Python 内置模块 时间 部分 2 时间戳的Null值 Pandas中用pd NaT Not a Time 表示时间戳数据的Null值 gt gt gt pd NaT NaT gt gt gt
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将时间序列转成图像——马尔可夫转移场方法 Matlab实现
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最近我们被要求撰写关于ARIMA ARCH的研究报告 包括一些图形和统计输出 时间序列分析模型 ARIMA ARCH GARCH模型分析股票价格数据 相关视频 在Python和R语言中建立EWMA ARIMA模型预测时间序列 简介 时间序列
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LSTM模型预测新冠
LSTM是RNN的改进型 传统RNN模型会随着时间区间的增长 对早期的因素的权重越来越低 有可能会损失重要数据 而LSTM模型通过遗忘门 输入门 输出门三个逻辑 来筛选和保留数据 原理详解可以参考如何从RNN起步 一步一步通俗理解LSTM这
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时间序列分析教程(二):移动平均与指数平滑
之前介绍了时间序列的基本概念和性质 现在就正式介绍一些处理时间序列的模型方法 第一个是移动平均法 移动平均法很简单 就是用最近的数据预测未来短时间内的数据 有简单移动平均法 真的很简单 就是用最近的一组数据 去平均 作为下一时刻的预测 S
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