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Aug 8, 2024 07:02 AM
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类型
在时序预测中,常用的方法包括以下几种：
- A.移动平均法
- B.指数平滑法
- C.自回归(AR)模型
- D.滑动平均(MA)模型
- E.自回归滑动平均(ARMA)模型
- F.长短期记忆网络(LSTM)
下面我将逐一展示每种方法的代码示例：
1.移动平均法
- (1)生成模拟数据
- (2)计算移动平均
- (3)绘制实际数据和移动平均预测结果
2.指数平滑法
- 指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，通过对过去的数据进行加权平均来预测未来的值，近期的数据权重较大。
绘制实际数据和指数平滑法预测结果
3.自回归(AR)模型
- 自回归模型通过过去的值来预测未来的值。我们将使用statsmodels库来实现AR模型。
绘制实际数据和自回归(AR)模型预测结果
上图展示了生成的时间序列数据（蓝色曲线）和自回归（AR）模型的预测结果（红色曲线）.从图中可以看到,AR模型较好地捕捉到了时间序列数据的变化趋势.
4.滑动平均(MA)模型
- 滑动平均模型使用过去的误差项来预测未来的值。
绘制实际数据和滑动平均(MA)模型预测结果
上图展示了生成的时间序列数据（蓝色曲线）和滑动平均（MA）模型的预测结果（红色曲线）.从图中可以看到,MA模型较好地捕捉到了时间序列数据的变化趋势.
5.自回归滑动平均(ARMA)模型
- 首先要安装：
然后导入
绘制实际数据和和自回归滑动平均(ARMA)模型预测结果
6.长短期记忆网络(LSTM)
- 我们需要安装TensorFlow库.如果你的环境中没有安装,请运行以下命令进行安装：
- 然后导入 numpy as np
- 这些示例展示了常见的时序预测方法及其Python实现.不同的方法适用于不同的数据和问题,选择合适的方法是进行准确预测的关键.
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