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用于转播的时间序列或SVM
我正在尝试将机器学习算法应用于一个数据集,该数据集由一个名为SO2(目标变量)的引擎排放的污染 -
如何使用模型创建预测,而无需在python pmdarima中重新估计或重构模型
我正在使用pmdarima,这是python中的软件包,旨在模仿R的自动预测模型方法。我想使用建立在一个时间序 -
在KERAS中使用LSTM进行时间序列预测时的钟形验证损失
我正在KERAS中使用LSTM进行滚动窗口的时间序列预测。将第一步视为验证数据(我没有将验证数据用于提 -
针对ARIMA模型计算MAE和RMSE的问题
我目前正在建立一个预测模型,该模型可以衡量赌博与时间的关系。根据到目前为止的经验,我的预测 -
theta模型的Python实现(theta方法)
此<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207000000662" rel="nofollow noreferrer">paper</a>中的theta模型在R -
在SARIMA
我对我为项目所做的时间序列预测工作有疑问。 由于时间序列具有季节性影响,因此我正在使用S -
查找多种产品的销售历史趋势,并在正常基础上预测接下来的两个月
星期五快乐! 我在工作表1中有一个数据集,列A是产品名称,列B是月份(例如2019-01),列C是每月 -
价值预测
我正在使用R Studio。我有一个导入的Excel文件,其中包含数据(2016、2017和2018年为3个值),我想根据这3 -
先知模型评估
我正在运行这段代码。用先知预测多个时间序列,但不知道如何评估模型。预先感谢 <pre><code>y</code>< -
是否有可能发现R / Excel中出现某些预测数据的可能性?
我有一组数据,并利用R中的预测包和HoltWinters算法来预测给定一些训练数据的数据点。鉴于所有外部因 -
我们想使用weka
要求:我们希望使用weka从一个小的数据集中生成综合数据(大)。 我们需要与synthpop syn函数完全 -
从多变量摆幅中删除季节和趋势
我正在使用<code>stl()</code>函数从多元时间序列中删除季节和趋势。然后,我想保留stl分解中的余项,以 -
OBIEE预测功能在12.2.1.4.0版本中不起作用
我们最近在另一台服务器上安装了OBIEE版本12.2.1.4.0。我们之前使用的OBIEE版本是12.2.1.2.0。 进行了 -
dm.test MAE的输入
我想测试使用两个不同模型计算出的两个平均绝对误差(MAE)。 但是,我不确定要插入什么。 我 -
小数据集不适用于先知
我正在尝试使用Prophet-facebook的预测程序包,它可以很好地处理150行数据。但是,当我尝试使用少于100行 -
在TensorFlow(Python)和C#中具有相同参数的SVR,结果不同
我正在尝试将Python-TensorFlow与C#进行比较,以解决基于回归的预测问题。 在这两种方法中,我都编写了 -
如何使用成长和筛选器功能根据ID和缺失值在Google表格中创建动态范围?
我有一个帐户列表,列出了他们在当前合同日期之内每月使用产品的情况。我想使用Google表格增长功能 -
R中是否有一项功能可以考虑最终目标进行预测?
我希望获得2个预测,其中一个已经使用ets()函数创建,并且可以预测未来20个月。该预测基于实际情 -
高频多季节数据使用哪种预测?
我需要为10分钟的呼叫中心数据建立一个预测模型。我的数据有一个星期的趋势和一个白天的时间趋势, -
循环ARIMA组合以最小化RMSE
<strong>目标</strong>:我想在R中创建一个循环,在我的样本数据上采用ARIMA模型的每种组合,以便在将其 -
R中的M4预测竞争模型
有人知道有人设法将提交给M4竞赛的不同方法编译为R包吗? 方法是分别提交的,并已在此处<a href= -
如何添加带有预测的新列? 如何获取明天的日期?日期转换为字符串:
我正在尝试使用ARIMA-Model进行预测。我的问题是,如何创建一个包含我的预测值的新列以及将来的新日期 -
用于销售预测的模型是什么?
我想预测公司的销售额。我尝试使用LSTM,但发现的所有示例仅使用两个变量(时间和销量)。 <a -
使用python
我有关于船舶位置的历史数据的数据集 <pre><code>id : the id of the ship date : the date when the position was recorde -
更深的LSTM是否需要更多单位?
我将LSTM应用于具有20个滞后的时间序列预测。假设我们有两种情况。第一个仅使用五个滞后,第二个( -
使用Python使ARIMA模型的数据固定
我正在使用ARIMA模型来预测未来的时间序列值。在此之前,我需要使数据季节性自由,平稳和下降。我阅 -
平滑数据并预测下一个数据点
我正在处理大致振荡的时间序列数据,并具有约3000个数据点。我要完成两件事: 1)平滑数据以去除锯 -
每15分钟使用数据创建时间序列模型
我正在开发一个SHM系统,该系统每15分钟就有来自结构传感器的数据。我有一组观察结果,其中没有损坏 -
使用python进行机器学习预测时,我的时间序列数据集需要什么特征?
我想创建一个数据集,该数据集可用于使用不同的机器学习算法(例如LSTM)进行预测。数据集是一个每 -
如何预测带有滞后的线性模型?
很抱歉,这个问题太简单了。我试图在这里找到类似的东西,但是与“半”相关的问题对于我目前的知