2 现有的方法没有预测未来值 现有的很多方法只是进行模型的测试,并没有真正预测未来值。训练时将特征和标签按时间对应,预测时将测试特征输入,得到测试标签。此时如果测试特征未知,将得不到测试标签结果。 3 如何真正预测未来值 3.1 未来特征已知情况 如果未来特征已知,例如我们知道明天的干球温度、露点温度、湿球温...
在大数据背景下，指数平滑法作为时间序列预测方法应用广泛，通过对历史数据加权平均，得到未来一段时间的预测值，对决策和规划具有重要意义。一、基本原理计算公式 判定依据为：（１）无明显趋势变化时，可用一次指数平滑，公式为S₁=αY'+(1-α)S₁'，式中S₁是本期一次指数平滑值，Y'是上期实际值，S₁'...
1 首先，鼠标点击要编辑的单元格；2 点击菜单栏的“公式”，选择“插入函数”；3 弹出函数搜索框，在输入框内输入“GROWTH”，点击查找函数;4 弹出函数参数设置窗口，在know_y’s处输入B2:B10，在know_x’s处输入A2:A10；5 在new_x’s处输入预测的月份；6 点击确定后我们就能自动获得未来的10月份销售额。
new_x:这是需要函数GROWTH返回对应y值的新x值,默认与 known_x 相同。 const:这是一个逻辑值,用于指定是否将常量b强制设为1。TRUE()表示b将按正常计算;FALSE()表示b将被设为1,m将被调整以使 y = m^x。🌰 示例: 假设我们有一组数据,想要预测未来的增长趋势。可以使用以下公式: GROWTH(B2:B10, A2:A1...
方法/步骤 1 在WPS中，打开【e.xlsx】后，如下图所示。2 选择C9单元格，如下图所示。3 在编辑栏中输入公式：【=FORECAST(8,B2:B7,C2:C7)】，如下图所示。4 并按【ENTER】后，即可用WPS预测两类产品的未来值，如下图所示。注意事项 怎么用WPS预测两类产品的未来值，在编辑栏中输入满足条件的公式即可实现...
可以使用MATLAB中的nntool或者fitnet函数实现。神经网络模型可以通过学习历史数据的模式来预测未来值。
在多变量时间预测中,LSTM(长短期记忆)模型是一种常用的深度学习模型,用于预测未来值。LSTM模型是一种递归神经网络(RNN),专门设计用于处理序列数据,具有记忆单元和门控机制,能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。 LSTM模型的预测未来值的过程如下: 数据准备:将多个变量的时间序列数据整理成适合LSTM模型输入的格式,通...
时间序列分析用来预测时间序列的未来值，在一定程度上有着广泛的应用。例如，记录了某车间第一个月，第二个月，……，第N个月的销售量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的销售量进行预测。例题：某食品生产企业，2014年4月到2015年2月其某一规格的食品的顾客订单数为（单位：万件）4,5,7,6,8,9,5,2...
GARCH模型主要用于预测金融时间序列的波动性。使用SAS或EViews构建GARCH模型后，预测未来值的方法略有不同。在EViews中，预测结果通常会直接显示在指定的预测变量（如yf）中。如果使用SAS，你需要通过指定预测步骤并应用相应的预测命令来获取未来值。在EViews中，构建GARCH模型后，你可以直接通过菜单选项进行...
FORECAST函数用于根据已有的数据计算或预测未来值，语法结构为：FORECAST（x，known_y's，known_x's）。参数x为已有的，需要计算或预测未来值的数值，参数known_y's为因变量数据区域，参数known_x's为自变量数据。工具/原料 惠普Omen Obelisk Windows1020H2 Office2016专业增强版 方法/步骤 1 ...