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
ARIMA模型基于统计理论,通过差分和回归的方法实现预测;而LSTM模型则基于深度学习理论,通过门控机制处理序列数据。 2. 应用场景对比 当数据表现出线性关系且平稳时,ARIMA模型是更好的选择。 当数据具有复杂非线性关系或长期依赖关系时,LSTM模型更具优势。 3. 优劣势对比 ARIMA模型简单高效,但对数据要求严格;LSTM模型功...
将ARIMA模型预测的线性部分与LSTM模型预测的非线性部分相加,得到最终的预测结果。这里假设ARIMA和LSTM的预测在时间上是对齐的,因此可以直接相加。 # 混合模型预测 df['Hybrid_Prediction'] = df['ARIMA_Prediction'][:len(lstm_predictions)] + lstm_predictions.flatten() # 绘制最终的混合模型预测结果 plt.figure(...
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。 1.2CNN - 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...
多种预测模型（如arima、lstm）对安琪酵母的预测结果 分析安琪酵母经营数据或股价走势时，ARIMA模型和LSTM神经网络是两种常见预测工具，二者呈现不同特性，在不同场景下各有优劣。基于安琪酵母近十年经营财报及二级市场数据展开实证分析，两种模型在具体预测场景中展现出差异化表现。ARIMA模型基于时间序列自回归原理构建，...
在做23年美赛C题时候队友督促我学的。尽管上次做22年用的是LSTM但没怎么总结,倒是不求甚解的看完了,姑且做一次笔记然后了解一下时间序列数据预测叭 之后就去买股票喽~(伪(#`O′) 大纲 平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线,在未来的一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去。
- 序列建模：通过RNN、LSTM或GRU等网络结构，深度学习模型能够捕捉时间序列中的长期依赖关系和动态特性。- 端到端学习：深度学习模型可以自动从原始数据中学习特征，无需人工特征工程，提高了模型的泛化能力。- 预测精度提升：与传统统计模型相比，深度学习模型往往能提供更高的预测精度，尤其是在处理复杂、非线性的时间...
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，...
论文作者在他们进行的研究中使用的三个模型是 ARIMA、LSTM 和 GRU。这些人进行的研究结果是 ARIMA 具有较低的均方根误差 (RMSE)，这意味着它优于 LSTM 和 GRU。时间序列预测完全在我的能力范围内，所以我决定尝试复制他们的工作，这是我无法在互联网上免费获得的。在我进行研究之后，我发现我取得的结果是不同的...