我想画出时间序列和对其未来价值的预测。我使用的是自回归模型。我不确定我使用的策略是否正确。但我想在未来估计15个时间戳的时间序列数据。我希望在不同的可能性之间有一个填充： import numpy as npimport matplotl
浏览 14提问于2019-02-13得票数 0
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我在R中使用支持向量回归来预测单变量时间序列的未来值。将历史数据分成测试集和训练集，使用R中的svm函数对测试数据建立模型，然后对训练数据使用predict()命令来预测训练集的值。然后我们可以计算预测误差。我想知道接下来会发生什么？我们有一个模型，通过对训练数据检查该模型，我们发现该模型是有效的</e
浏览 9提问于2015-04-14得票数 2
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是每个COD的月平均值和标准差。日期是用户最后一次进行活动的时间。我想根据AVG和上一个日期来预测下一个日期。 为此，我进行了线性回归，得到了预测的频率。我对结果感到满意，因为它们从预测到测试集有一个很小的误差。(所有值都是整数或浮点数) # Not all features fom the data set were used
X = df[['IND_MIN_REC_VAL'
浏览 47提问于2021-04-01得票数 0
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我有5年的每周价格数据超过15K产品(5*15K**52记录)。每个产品都是一个单变量时间序列。目的是预测每种产品的价格。我熟悉单变量时间序列分析，在这种分析中，我们可以可视化每个ts序列，绘制其ACF、PACF和预测序列。但是，在这种情况下，当我有15K不同的时间序列时，单变量时间序
浏览 2提问于2020-09-03得票数 1
我需要使用"X“中已经预测的值来预测"Y”变量。突出显示的黄色数据是当前数据。我使用时间序列Arima()模型来预测未来25个周期的X值。现在，我需要使用这些值来预测我的"Y“，然后用置信区间绘制一段时间内的&
浏览 42提问于2020-07-24得票数 0
实际上，我想比较两个不同时间序列数据的预测图。我有两个不同城市5年的雨量数据，这些数据是每月观测的。为此，我使用这两个城市的预测软件包绘制了5年的时间序列周期和未来2年的图形。现在我想比较这两个图和它们未来两年的预测(可能是误差)。
有谁能帮我解决这个问题吗
浏览 1提问于2013-02-19得票数 0
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我绘制了我想要为其建立模型的数据，结果如图所示。我尝试使用Sinc-function对其进行建模，但我失败了，所以如果有人有一个想法会有所帮助的话。
浏览 10提问于2020-05-10得票数 0
不久前，我开始研究Tensorflow，并发现了使用LSTM进行时间序列预测的问题。有许多简单和详细的例子与工作代码。但是，在这些示例中，是根据目标值的前一个值对未来进行预测的。例如，在电力使用任务中，我可以添加天气预报，以更正LSTM预报。但我不明白如何做到这一点，因为我正在训练N*M矩阵的模型，其中N是时间<
浏览 10提问于2022-01-12得票数 0
因此，我有一个nnetar模型，我想绘制我的拟合，观察(实际)和预测在同一地区与不同的颜色和传说。它是一个时间序列数据，"y“是我的ts()对象。fit<-nnetar(y,xreg = train_reg)plot(results)
使用此代码，我只有预测值和<
浏览 11提问于2022-06-28得票数 1
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基本上，我未来3个月的任务是预测医院急诊科的床位需求和其他一些变量。这些数据相当于这些变量五年的每日观察值。数据是完整的，没有缺失值。 目标是提高当前工具(即Excel工作簿)的预测精度。到目前为止，我还没有在大学里学过任何时间序列或优化课程-所以当我意识到我对如何处理这个项目一无所知，并且我将完全独自工作时，想象一下我的恐惧。我被告知部门里没有
浏览 11提问于2019-06-06得票数 0
我正在和蓝色ML笔记本一起做时间序列预测，我已经做了所有的事情，我有我的预测，但是我想让我的数据和我的预测在power中可视化。如何将我的数据保存回蓝色的blob，这样我就可以在power bi中使用它？或者任何其他的方式来想象权力比
浏览 3提问于2022-07-18得票数 0
对于与时间相关的问题，例如股票预测：为什么，对于训练，我们只需要300天的价格？我知道这是LSTM模型的工作方式，但是考虑到其他299天模型的价格不是很有用吗？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
我拥有自2013年以来的客户数据，其中有一个具有客户唯一id的文件，一个时间戳，以及调用的原因(从处理电话的人那里掉下来)。我根据客户ID和时间戳做了一些累积计数，我看到一个客户单独打了1000多次电话。当我查看数百万行和大约200个类型的调用类型时，了解调用驱动程序数据的最佳方法是什么？是否有一个更广泛的话题来研究“下游”问题或预测未来电话或事件的可能性？最终目
浏览 0提问于2015-05-23得票数 1
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我是使用SARIMA模型的时间序列的新手，我按照教程构建了模型并尝试预测未来的趋势。事情在一开始进行得很好，但当产生结果时，它显示了斜率直线。我把它建在Jupyter NoteBook上 首先，我检查了我的数据，并将数据可视化，但实际上，它似乎是正确的数据，然后我尝试更改P，D，Q的值，但再次失败 https://github.com/
浏览 43提问于2019-06-13得票数 1
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我正试图根据大量的变量来预测按产品分类的月度销售额。有4个预测因子。一个是分类(月份)，另三个是数字。其中一个变量就是部分销售。数据是周期性的(销售额按月/季变化)。
您推荐使用什么型号？
浏览 0提问于2022-11-09得票数 0
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我正在做一些ML方法(RF，RNN，MLP)来预测基于特征'X‘而不是时间序列'y’本身的时间序列值'y‘。我的问题是关于我可能包括的偏见，因为我正在做一个简单的随机测试-测试-分割的适合和评估过程，所以我使用的数据来自不同的日子(过去和未来)，而不是分裂
浏览 0提问于2022-01-28得票数 0
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我使用Matplotlib和Numpy绘制时间序列图上的线性回归图，以预测未来的趋势。
我如何扩展回归？
浏览 2提问于2014-03-12得票数 1
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我正在做时间序列预测，以预测未来的订单。因为数据是非平稳的，所以我做了记录和第一次差分。然后，我通过传递对数差分数据，使用从auto_arima获得的顺序值训练Arima模型。我用过去的30天进行测试，休息进行训练。我正在以记录格式和差分格式获取预测值。此外，我还预测了未来30天，这是没有出现
浏览 44提问于2021-09-13得票数 0
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利用对未来事件的了解来增强预测
、、、、
在使用AWS预测时，是否有办法用“部分未来信息”来增强我们的模型，以改进预测？我对预测和机器学习非常陌生，我所说的“部分未来信息”是指：
I试图预测变量x的时间序列在未来的中的行为，我正在为许多不同的变量训练一个具有过去时间序列信息的模型，
浏览 2提问于2019-12-02得票数 2
我有一个时变数据集，其中包含一些丢失的数据。我有传感器，连续监测一些属性，在均匀间隔，我想计算丢失的值，使用基本的内插训练和测试集。这是一个时间序列二进制分类问题(例如，基于整个时间序列，分类为1或0)。我担心的是，利用未来的数据来插值缺失的值是一种数据泄漏的形式。
我之所以相信它不是，主要是
浏览 0提问于2021-03-10得票数 1
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