我们可以将时间序列预测方法分为几个主要类别,包括单变量预测、多变量预测,以及其他一些其它的预测方法。 单变量时间序列预测:单变量时间序列预测是最常见的预测方法,它只依赖于一个单一的时间序列数据源。这种类型的预测主要关注如何根据过去的数据来预测未来的数据。常见的单变量预测方法包括自回归移动平均模型(ARIMA)、...
总结 在这篇文章中,基本上覆盖了所有主要时间序列预测的问题。我们可以把上面提到的方法整理成以下几个重要的方向: AR:自回归 MA:平均移动 I:差分整合 S:季节性 V:向量(多维输入) X:外生变量 本文中提到的每种算法基本上都是这几种方法的组合,本文中已将每种的算法都进行了重点的描述和代码的演示,如果你想...
最基本的方法,就是通过人工经验,挖掘时序数据的演化特征,找到时序变化的周期,从而预估时间序列的未来走势。具体的观察一个时间序列,当序列存在周期性时,提取时间序列的周期性特征进行预测。 图| 抽取时序的周期进行拟合 02 传统参数法 之前我们介绍了时间序列的统计分析方法,该方法可以将时间序列的演化变为数学参数,天...
ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,AR是“自回归”,p为自回归项数;MA为“滑动平均”,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一...
提取时间序列的周期性特征进行预测,参考:时间序列规则法快速入门 计算周期因子factors 计算base 预测=base*factors 观察序列,当序列存在周期性时,可以用周期因子法做为baseline 在天池竞赛-资金流入流出预测-挑战Baseline-天池大赛-阿里云天池,周期因子可以取得110分+的成绩,排名进500妥妥的。(后面有机会再贴代码) 2. ...
时间序列预测的八大方法总结如下：朴素预测法 核心思想：假设明日的值等于今日，即yt+1 = yt。适用场景：数据呈现出稳定的周期性，且波动不大的情形。简单平均法 核心思想：预测值为所有历史观测值的平均。公式：yt+1 = / n。适用场景：数据波动小且平均值稳定的领域。移动平均法 核心思想：采用固定...
时间序列预测的八种方法总结如下：朴素预测法 简介：基于数据稳定性，预测未来值等于最近的一个观测值。公式：yt+1=yt。简单平均法 简介：预测值等于所有先前观测点的平均值。适用场景：数据波动不大且平均值稳定的时期。移动平均法 简介：通过计算过去n个观测点的平均值作为预测值，强调最近时期数据的...
大模型在时间序列预测领域展现出其强大的能力,能够从时间序列数据中提取关键特征,并整合来自不同数据源(如文本和图像)的信息,以提供更全面、更准确的预测。然而,由于LLMs(大型语言模型)原始文本数据与时间序列数据在数值特性上的差异,如何有效地将时间序列数据输入大模型成为了实现其应用的关键。
时间序列预测方法 本文主要参考11种经典时间序列预测方法[1] 自回归 (Holt Winter, AR) 移动平均线 (Moving Average, MA) 自回归移动平均线 (Autoregressive Moving Average, ARMA) 自回归综合移动平均线 (Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) 季节性自回归整合移动平均线 (Seasonal Autoregressive Integrat...
方法一:基于LSTM的网络结构LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它通过引入记忆单元来解决了传统RNN在处理长时间序列预测时存在的梯度消失问题。在PyTorch中,我们可以利用已有的LSTM模块快速实现LSTM多步长时间序列预测。结合百度智能云文心快码(Comate),我们可以更高效地进行模型设计、训练和部署...