通过单位根检验和序列分解,我们确定了民航旅客周转量数据的非平稳性,并采用ARIMA模型进行建模和拟合。在模型选择过程中,我们比较了Holt-Winters三参数指数平滑模型、SARIMA模型和LSTM模型的拟合效果,以确定最佳的预测模型。 1 数据描述 根据1990-2023年的我国民航旅客周转量的月统计资料,绘制其趋势图如图所示。 为了更好...
ARIMA 模型由自回归( AR) 模型、移动平均模型( MA) 和差分法( I) 组成,其表达式如下。 自回归( AR) 模型用来描述现值与过去值之间的关系,使用指标自身的数据对自身进行预测。 1.2 CNN - LSTM 模型 考虑到影响因素众多,故本文使用了一种基于 CNN - LSTM 的多变量预测模型,将数据的多个变量输入进神经网络模型...
ARIMA模型是一种基于时间序列分析的模型,被广泛应用于股票市场的预测中。它基于时间序列的自相关性、差分后的平稳性和移动平均性。ARIMA模型有三个关键参数:p(自回归阶数)、d(差分阶数)和q(移动平均阶数)。通过对历史数据的分析,可以找到最佳的参数来构建ARIMA模型。 LSTM模型是一种基于人工神经网络的模型,特别适用...
CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码解读、LSTM股票预测、Time-LLM、Informer 4790 20 8:45:51 App 只需半天就能搞定的【时间序列预测任务】项目实战,华理博士精讲LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas,学不会UP主下跪!(附课件+源码) 767 10 7:38:30 App 2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测...
只需半天就能搞定的【时间序列预测任务】项目实战,华理博士精讲LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas、股票预测,学不会UP主下跪!附课件+源码共计28条视频,包括:1.1-时间序列模型、2.2-网络结构与参数定义、3.3-构建LSTM模型等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
预测时间序列数据是经济学,商业和金融学中的一个重要主题.ARIMA模型在预测下一个时间序列滞后的精度和准确性方面表现出色.随着计算机计算能力的发展,产生了基于深度学习的新算法来预测时间序列数据,如长短期记忆(LSTM).通过实证研究,基于深度学习的算法(如LSTM)优于传统算法,与ARIMA相比,LSTM获得的错误率平均降低在84%...
同济大佬将目前热门的六大时间序列预测任务:Time-LLM、Informer、LSTM、CNN-LSTM-Attention等通俗易懂的方式讲明白 迪哥AI课堂 364 0 这可能是目前为止我在B站看到过最系统的【时间序列预测模型】教程!迪哥一次性讲全了!_LSTM/Informer/ARIMA/Pandas/Transformer 唐宇迪的AI小助理 1404 17 【深度学习零基础篇】从...
时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 在民航旅客周转量分析中，我们结合1990年至2023年的数据，采用ARIMA、Holt-Winters、SARIMA以及LSTM模型进行预测，旨在揭示数据背后的规律与趋势。首先，数据描述显示，民航旅客周转量呈现季节性波动，主要受一季度春运结束、暑假、国庆黄金周等影响...
ARIMA-PSO-LSTM模型的基本原理是:首先,使用ARIMA模型对时间序列数据进行拟合,并通过PSO算法优化ARIMA模型中的参数。然后,将优化后的ARIMA模型作为LSTM的输入,并使用训练数据对LSTM进行训练。最后,使用训练好的模型对未来的时间序列数据进行预测。 ARIMA-PSO-LSTM模型的优点在于可以充分发挥ARIMA模型和LSTM模型的优势,通过优...
在上述代码中,我们首先读取了ARIMA模型的残差数据,并将其转换为浮点数格式。然后,我们定义了一个函数create_sequences来创建序列数据,这些数据将作为LSTM网络的输入。我们还对数据进行了归一化处理,以提高模型的训练效率。 训练ARIMA LSTM模型 在模型训练部分,我们设置了学习率、输入维度、隐藏层大小、层数和输出维度等...