多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com)多特征变量序列预测(二)——CNN...
时间序列预测模型是一种统计方法,用于分析按时间顺序排列的数据点,并基于历史数据预测未来的数据点。这类模型广泛应用于金融、气象、销售等领域,以预测股票价格、天气变化或销售趋势等。它们通常考虑数据的自相关性,即一个时间点的值与之前时间点的值之间的关系,来建立预测模型。经典的时间序列预测模型包括: 自回归模型...
4.5在涉及相关的宏观经济总量指标如GDP、货币供应量、物价总水平、国民总收入、就业人数等时间序列的数据中一般都会怀疑有多重共线性,为什么? 4.6多重共线性的产生与样本容量的个数n、解释变量的个数k有无关系? 4.7具有严重多重共线性的回归方程能否用来进行预测? 4.8岭回归法的基本思想是什么,...
第一步：多变量输入，这里的每个变量就像是不同的乐器的声音。在 PyTorch 中，这些输入通常被表示为一...