我正在浏览谷歌的官方数据科学博客，特别是我们对大规模稳健时间序列预测的探索。
他们的预测方法包括每周的总预测，然后将这些总数分配到每周的个别日子。我想知道有什么推荐的方法来做到这一点。Specifically，如果我有一个日/小时数据的时间序列，将其汇总为每
浏览 0提问于2022-01-29得票数 1
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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，单变量时间序列分析是
浏览 2提问于2020-09-03得票数 1
我是一个初学者，并试图使用自动运行预测任务，但我对如何确定参数-预测地平线感到非常困惑。预测地平线__：指出模型能够预测未来的时间单位(分钟/小时/天/周/月/年)。该模型对未来的预测越深入，其准确性就越低。
我的数据每小时递增一次，我希望预测下一次24小时的值(即多步预测)。我应该把<e
浏览 5提问于2022-03-13得票数 0
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我想预测某些每周可预测的值(低信噪比)。我需要预测一年中每周形成的整个时间序列(52个值-图1)。
我的第一个想法是使用TensorFlow上的Keras开发一个多到多的LSTM模型(图2)。我用52个输入层(前一年给定的时间序列)和52个预测输出层(明年的时间<em
浏览 5提问于2017-12-01得票数 23
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我的数据有对应于机器中某个特定部件的故障发生的时间戳。时间戳不是均匀分布的。我的问题是: 1)我可以用什么方法(几乎)准确地预测未来的失败事件(时间戳)？2)我还能得到哪些其他特性？到目前为止我尝试过的是：
由于时间戳序列间隔不均匀，我导出了顺序故障发生之间的特征datediff=差异。由于现在是单变量时间<e
浏览 0提问于2020-03-06得票数 3
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你有时间序列的每个他们的行为使用这个应用程序。如何使用这些时间序列来预测新用户的未来行为？我想知道的是，是否有更好的技术来聚合大量的时间</e
浏览 0提问于2018-05-02得票数 5
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我有每周零售额的季节性时间序列数据，并试图使用Hyndman预测包的tslm函数来拟合除趋势和季节外的回归模型。我遇到的问题是，当我构建tslm之前，在添加任何回归者(只有趋势+季节)之前，我在训练数据上得到了一个完美的拟合(R^2 =1)！完美的匹配是有问题的，因为我在模型中添加了任何附加的协变量(待售、分配等项目的#)。对预测没有影响(无足轻重)。只要看一看<
浏览 8提问于2018-01-09得票数 0
我有几台自动取款机一年半(2017年1月- 2018年6月)的每周现金取款需求数据。我希望能够预测随后几周的需求。我尝试过时间序列，但似乎数据不足以做出预测(少于两年的数据)。有没有其他方法来估计每周的现金需求？(使用R)
Date ATM1 ATM2 ATM3 ......70000 80000
浏览 18提问于2018-07-28得票数 0
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建立时间序列模型
、、、
我正在构建一个时间序列模型，但我拥有的数据集只有该年的日期特性；月份和日期不可用。什么是合适的模式，甚至有可能使用？dataset是来自不同年份的Excel文件，我将其合并成一个表，每年的记录按字母顺序排列。
📷
浏览 0提问于2022-10-05得票数 1
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我正在尝试在我自己的数据集上使用以下网页中R blogger中可用的脚本。我已经将我的数据转换成时间序列，然后修改脚本，但得到错误"Error in ...fourier(x，K，length(x) + (1:h))：k不得大于period/2“我共享我创建的脚本，有人能帮我解释一下这是什么错误吗bestfit <- fit}
fc <- forecast(bestfit, xreg=fou
浏览 9提问于2017-06-07得票数 0
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我有一个每周数据集，从1986.01.03开始，到2022-10-07年结束.问题是当我用Arima +garch预测时间序列时，因为T0中的日期是错误的，即1975年的。我用来将数据集转换成时间序列的函数就在这里，但我认为问题就在这里，因为它没有正确的日期。FutureWeekly= ts(未来周刊$FutureWeekly，start= c(1986,1)，e
浏览 4提问于2022-10-22得票数 0
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假设我有一个时间序列。假设这是一家商店的销售量。假设我想制造两种模型--模型1，它通过每周时间步骤(每周总销售额，即从现在开始的1-7天，然后从现在开始的8-14天，然后15-21天，等等)来预测未来的价值。模型2按月时间步骤预测未来的值(每月总销售额)。
请注意，我还没有决定这些模型中的每一种。但我不能假设用于训练每个模型的<
浏览 0提问于2022-12-13得票数 0
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两年来，我拥有以下数据集，每个数据集保存了大约10.000项记录。每周都会生成一份新的报告，显示当前或前一个月的性能。因此，最近的每周报告将覆盖前一次报告的每月价值(针对该具体月份)。我需要根据每周的数据来预测今年的表现。我有两个问题：
为了进行机器学习，我需要如何构造数据集？如果我保留上面的内容，我将得到大约150个特性(每周</
浏览 0提问于2019-01-07得票数 1
我有一个时间序列的每周使用数据，我将尝试使用一些统计数据来划分人口。偏斜和峰度可以让我描述时间序列，并以不同的方式对人们进行分组。但我也注意到一些看过牙的图案，或双峰图案，然后我不认为这两个统计数字会很好地描述它们。与平均值的距离会告诉我，谁的使用是持续稳定的，而不是不可预测的使用。
时间序列
浏览 2提问于2014-07-11得票数 0
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我目前正在做一项需求预测任务，涉及数千家商店的数万种产品的数据。更确切地说，我有每一家商店每件产品3年的每日销售数据，我的目标是预测每一家商店的每件商品的未来销售额，提前一天，然后提前两天，等等。到目前为止，我已经考虑过将每个产品商店对分解成一个时间序列，并对每个时间序列进行预测，就像Neal的论文“实时系统中
浏览 0提问于2018-05-06得票数 3
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我期待着预测我的时间序列。我有以下期间的每日数据2021年1月1日至2022年7月1日.所以我每天都有一栏观察。乘性”)：时间序列没有或少于两个周期
series <- ts(data, frequency = 52, start = c(2021, 1))
同样的问题。既然我没有数据</
浏览 8提问于2022-07-12得票数 0
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基于日期列的训练数据分割
、、、、
我有每周的时间序列数据，我想测试它上的多个时间序列。.9/23/2022 3610023我想把训练数据分割成多个数据帧，并预测未来12周。-feb-2022.train_x = data until 15-jul-2022
test_x = next 12
浏览 7提问于2022-10-06得票数 0
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我在找任何尝试过aws的人的建议。我对此非常陌生，希望任何人能帮助我。
我已经创建了一个基本的时间序列项目，在一个萨吉克笔记本。在CSV文件数据上对模型进行了训练和测试，取得了良好的效果。我使用的数据是基于商店利润的。我每周都在预测利润。然而，我的问题是，如何将新的商店销售数据每周(每周只有一天)传递到这个模型
浏览 13提问于2022-08-01得票数 0
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有人能为时间序列数据处理提供资源吗。我不寻找时间序列统计分析(如ARIMA，预测等)。相反，我想根据时间段提取一部分数据。
此外，大部分时间我处理每日，
浏览 3提问于2011-02-05得票数 1
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