ARIMA (p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展,是ARMA(p, q)模型的一般表达形式。但ARMA(p,q)模型对时间序列要求平稳,而在实际生活中的大多变量包含白噪声及其他随机因素,导致ARMA (p,q)模型不再适用。此时需要用到ARIMA(p,d,q)模型将非平稳的时间序列进行一次或多次差分,转化为平稳的时间序列14。 ARIMA(p...
基于你的需求,以下是关于如何在MATLAB中实现ARIMA-LSTM组合模型的详细步骤和代码片段: 1. ARIMA模型的基本原理 ARIMA(自回归积分滑动平均模型)是一种用于时间序列预测的统计模型。它结合了自回归(AR)、差分(I)和滑动平均(MA)三个概念,用于捕捉时间序列中的线性趋势和周期性。 2. LSTM模型的基本原理 LSTM(长短期记...
基于ARIMA 和LSTM的组合模型对寿险保费收入的预测 摘要 寿险保费收入是保险公司的重要经济指标之一,对于保险公司的发展和盈利能力具有 重要影响。因此,准确预测寿险保费收入对于保险公司的经营决策具有重要意义。本 文基于ARIMA 模型和LSTM模型提出了一种组合模型,用于预测寿险保费收入。通过 ...
在实际应用中，可以使用ARIMA模型对数据进行预处理和模型选择，然后使用LSTM神经网络进行深度学习预测。以下是基于ARIMA-LSTM组合模型的Python代码实现和运行结果展示。通过展示原数据，获取模型的残差，并进行qq图检验以验证模型的残差是否符合白噪声特性。接着，通过绘制模型损失函数随训练轮次的变化趋势图，观察...
1.1 ARIMA模型 1.2 LSTM神经网络 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Python代码实现 💥1 概述 1.1 ARIMA模型 ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型﹐是经典的时间序列预测方法之一。20世纪70年代,由统计学家Box 和Jenkins提出。ARIMA (p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展,是...
增强预测能力,基于序列预测与残差修正的思想提出通过长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM)对用电量序列进行预测,真实值与预测值所构成的差值即残差用差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)进行残差修正,将LSTM的预测值与ARIMA的残差修正值进行重构得到...
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与混合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)的方法,以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解,接着利用CNN-LSTM模型...
基于 LSTM和ARIMA的组合模型对入境游客人次的预测叶燕霞(华南理工大学 经济与贸易学院,广东 广州 510006)摘要:随着我国经济水平的提高,旅游业的发展也越来越快,游客人次的准确预测显得尤其重要。主要提出了一种基于 LSTM神经网络和 ARIMA模型的组合模型对入境游客人次进行预测,并以香港、澳门、上海的入境游客人次为例,...
基于ARIMA模型和CNN-LSTM组合模型的 全球气温预测分析＊ 严 迅，铁承城，鄢 薇，何杰艳，管春春，吕井明 （贵州理工学院，贵州 贵阳 550000）摘 要：全球气温预测研究对于国家环境健康状况评价、环境问题分析和预防污染物浓度管理具有重大价值。为有效提升温度预报准确率，首次引入了ARIMA （自回归移动平均模型）...
专利权项:1.一种基于ARIMA-LSTM组合模型的楼宇短期负荷预测方法,其特征在于:包括步骤,通过数据采集器采集影响因素数据,并将负荷数据和各影响因素数据进行最大最小归一化处理后得到无量纲数据集;选取关键影响因素;计算余弦相似度,获取相似日样本数据作为训练集;将相似日负荷训练集输入到ARIMA-LSTM组合模型中,得到负荷预测...