predict(len(data), len(data)) print(yhat) Moving Average (MA) 该方法适用于没有趋势和季节性成分的单变量时间序列。 Moving Average (MA) 方法将序列中的下一步预测结果为来自先前时间步骤的平均过程的残差的线性函数。 Moving Average模型不同于计算时间序列的移动平均。 模型的符号:将模型 q 的阶指定为 ...
使用dart库非常容易拟合和预测时间序列数据,fit()用于训练集,而predict()用于得到预测值。 (9)季节性 可以看到数据每年都显示季节性,可以通过使用stats.utils.statistics中check_seasonality来检查数据中的季节性。代码及结果如下: 可以在x = 12处看到一个峰值,它代表了年度季节性趋势(红线)。使用k = 12,重新运行...
net = predictAndUpdateState(net,XTrain); 1. 2. 3. 对每个时间步进行预测。对于每次预测,使用前一时间步的观测值预测下一个时间步。将 predictAndUpdateState 的 'ExecutionEnvironment' 选项设置为 'cpu'。 YPred = []; numTimeStepsTest = numel(XTest); for i = 1:numTimeStepsTest [net,YPred(:...
predictions=model.predict(X_test)# 反标准化predictions=scaler.inverse_transform(predictions)y_test=scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1,1))importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(y_test,label='真实值')plt.plot(predictions,label='预测值')plt.legend()plt.title('...
defpredict_new(self):''' 预测新数据 '''#续接train,生成长度为n的时间索引,赋给预测序列n =self.test_sizeself.pred_time_index= pd.date_range(start=self.train.index[-1], periods=n+1, freq='1min')[1:]self.trend_pred=self.trend_model.forecast(n)[0]self.add_season()defadd_season(se...
df=pd.read_csv('AirPassengers.csv',delimiter=",")series=TimeSeries.from_dataframe(df,'Month','#Passengers')train,val=series[:-36],series[-36:]# 拟合指数平滑模型,并对验证系列的持续时间进行(概率)预测: model=ExponentialSmoothing()model.fit(train)prediction=model.predict(len(val),num_samples=...
round(result['predict']['value'],2)) 季节性因子 [ 0.61 1.14 1.6 1.96 2.03 2.01 1.66 0.94 0.34 -0.01 -0.23 -0.05] 长期趋势系数和截距 -0.52 19.75 预测值 [ 4.45 7.76 10.09 11.34 10.69 9.55 7.01 3.48 1.08 -0.02 -0.49] 这部分是上文使用的TimeSeriesSplit类对序列进行时间分解乘法建模,...
https://github.com/scarlettgin/cyclical_series_predict 1、背景 公司平台上有不同的api,供内部或外部调用,这些api承担着不同的功能,如查询账号、发版、抢红包等等。日志会记录下每分钟某api被访问了多少次,即一个api每天会有1440条记录(1440分钟),将每天的数据连起来观察,有点类似于股票走势的意思。我想通过前...
predict(df=traffic_test.reset_index() \ .rename(columns={ 'date_time':'ds'})) 画出预测结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 f, ax = plt.subplots(1) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(15) ax.scatter(traffic_test.index, traffic_test['traffic_volume'], color='r...
这样我们就有了可以作为predict()函数所需的参数被传入的DataFrame,然后进行预测计算。 Predict()函数的计算结果是一个包含多个列的DataFrame,其中最重要的列或许是被预测的日期时间(“ds”列)、预测值(“yhat”列)以及预测值的上下限(“yhat_lower”列和“yhat_upper”列)——为预测的不确定性提供区间估计。