在众多预测模型中,ARIMA(自回归积分滑动平均模型)和LSTM(长短期记忆网络)因其独特的优势而备受青睐。本文将从模型原理、应用场景及优劣势等方面对两者进行深入剖析。 一、ARIMA模型 1. 原理概述 ARIMA模型,全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model),由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)...
2.1 Holt-Winters 三参数指数平滑模型表 2.2 ARIMA模型 2.3 SARIMA模型 2.4 LSTM模型 3 数据检验与分解 3.1 单位根检验 3.2 序列分解 4 建立时间序列模型 4.1 模型识别 4.2 ARIAM模型 4.2.1 ARIMA(3,1,3)模型拟合 4.2.2 参数估计和模型检验 5 模型比较与预测 5.1 三参数指数平滑模型拟合 5.2 ARIMA(3,1...
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...
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...
ARIMA模型 ARIMA模型(Auto-Regressive Integrated Moving Average)是基于时间序列的自回归和滑动平均过程。它可以表示为 ARIMA(p, d, q),其中: 是自回归(AR)项的阶数。 是差分次数,用于消除非平稳性。 是滑动平均(MA)项的阶数。 ARIMA模型公式: 对于给定的时间序列 ,假设经过 次差分后达到平稳性,则ARIMA模型的...
(LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas) 5650 8 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、股票预测,学不会UP主下跪!附课件+源码 4143 13 4:14:34 App LSTM时间序列预测结合Transformer:最具创新的深度学习模型架构!源码复现+模型精讲+论文解读,...
统计学与应用论文: 基于ARIMA-GARCH模型的股票分析与预测--以长城汽车为例 热度: 基于LSTM-ARIMA模型股票预测研究 摘要:随着理财观念的不断深化,股票作为金融资产在资本市场的投资价值逐渐显现。因此,对股票价格的预测越来越成为当下专家学者的研究重点。其中,股价涨跌幅趋势的研究能够帮助投资者制定个性化选股策略,从而提...
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，...
LSTM 预测理论跟 ARIMA 也是有区别的,LSTM 主要是基于窗口滑动取数据训练来预测滞后数据,其中的 cell 机制会由于权重共享原因减少一些参数;ARIMA 模型是根据自回归理论,建立与自己过去有关的模型。两者共同点就是能很好运用序列数据,而且通过不停迭代能无限预测下去,但预测模...
摘要由于现实中的时间序列通常同时具有线性和非线性特征,传统ARIMA模型在时间序列建模中常表现 出一定局限性。对此,提出基于ARIMA和LSTM混合模型进行时间序列预测。应用线性ARIMA模型进行时间 序列预测,用支持向量回归(SVR)模型对误差序列进行预测,采用深度LSTM模型对ARIMA模型和SVR模型的 预测结果组合,并将贝叶斯优化算法用于...