其中,C_{i}表示第i个分拣中心未来30天每天的总货量。将该公式应用到每个分拣中心,就可以得到57个分拣中心未来30天每天的货量预测结果,即结果表3中的数据。 预测57个分拣中心未来30天每小时的货量 根据过去30天每小时的货量数据,可以得到每个分拣中心过去30天每小时的平均货量,记为D_{i},其中i为分拣中心。
模型目标:\begin{equation} \min\sum_{d=1}^{30}\sum_{t=1}^{6}\sum_{s=1}^{57}(N_{d,t,s}^{f}*C_{f}+N_{d,t,s}^{t}*C_{t}) \end{equation} 模型约束条件:\begin{equation} \begin{split} &每天分拣中心人员总数等于正式工和临时工人数之和:\\ &\sum_{t=1}^{6}N_{d,t...
h将告诉我们的函数,在选定的函数中指定了预测的范围。在这个例子中,我们使用arima(x=data,order=c(0,1,1)),产生了一个想要的ARIMA(0,1,1)模型,然后我们使用predict(...,n. ahead=h),从该模型产生一个预测。 还需要指定函数应该返回什么。可以是条件平均数(点预测),预测区间,模型的参数。然而,根据你使用...
best_本人c = 本人c best_p = p best_d = d best_q = q if bic < best_bic: best_bic = bic best_p = p best_d = d best_q = q except: continue ``` 在上面的代码中,我们通过三层循环遍历不同的ARIMA模型参数,然后计算它们的本人C和BIC值,并找到本人C和BIC值最小的模型参数。我们就可以...
C=0;K=0; for t=q+2:n at=Y(t)+Y(q+1); for i=1:q at=-W(i)*Y(t-i)-W(i)*Y(q-i+1)+at; end at1=Y(t-1); for i=1:q at1=-W(i)*Y(t-i-1)+at1; end %at1=Y(t-1)-W(1)*Y(t-2)-W(2)*Y(t-3)-W(3)*Y(t-4)-W(4)*Y(t-5)-W(5)*Y(t-6); ...
40%30%20%10%时间序列数据分布类别 A类别 B类别 C类别 D 结尾 现在你已经了解了如何使用 ARIMA 模型进行时间序列预测的基本流程。从数据准备到环境设置,再到模型建立和评估,每一步都至关重要。以后你可以更深入地研究模型的参数选择和调优,从而提升预测的准确性。希望这篇文章能帮助你在机器学习的道路上迈出坚实...
arima(difflog.appl,order = c(2,0,2)) 从这两条代码行得出的ARIMA(2,1,2)的参数估计值在R中将有所不同,即使它引用的是同一模型。但是,在Minitab中,结果是相似的,因此对用户的混淆较少。 诊断检查 该过程包括观察残差图及其ACF和PACF图,并检查Ljung-Box结果。
fcast_temp <- c(70.5, 66, 60.5, 45.5, 36, 28)) 绘制获得的预测图。 练习6 输出获得的预测摘要。找出温度变量的系数,它的标准误差,以及预测的MASE。将MASE与初始预测的MASE进行比较。 summary(fca) 温度变量的系数是0.0028 该系数的标准误差为0.0007 平均绝对比例误差为0.7354048,小于初始模型的误差(0.8200619...
array(NA,c(3,2,3,8)) 在这里,我们将有3个时间序列,2个模型和来自8个来源的3步超前预测。我们的模型将被保存在一个单独的列表中。在这个例子中,我们将有ARIMA(0,1,1)和ARIMA(1,1,0)。 list(c(0,1,1), c(1,1,0)) 我们从函数中返回相同的预测值,但我们需要改变调用方式,因为现在我们必须将这...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 for (i in 1:7) { inc[i+1] <- floor(i * nrow( post.incl)/7) } plot( exp.var, type="l" ylim=c(0,ncol(x$models)) main="变量数量期望值 ", axes = F) 图2 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 for (i in 1...