目录

1.简介

2.预测流程

1.读取数据

2.判断数据稳定性

3.分解模型

4.建立模型

时间序列(time serie)分析系列之SARIMAX预测与异常诊断3相关推荐

  1. 时间序列(time serie)分析系列之ARIMA预测3.1

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  2. 时间序列(time serie)分析系列之LSTM(多步)预测5

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  3. 时间序列(time serie)分析系列之简介1

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  4. 时间序列(time serie)分析系列之平均法(移动/指数)2

    文章目录 1.平均法 2.移动平均法 2.1原理 2.2 示例 3.指数平均法 1.平均法 MBA百科解释:简易平均法是一种简便的时间序列法.是以一定观察期的数据求得平均数,并以所求平均数为基础,预测 ...

  5. 时间序列(time serie)分析系列之Prophet6

    文章目录 1.Prophet简介 2.Prophet流程 3.详细介绍 4.学习资料 1.Prophet简介 Prophet是Facebook开源的一个关于时间序列的框架.Prophet功能完善,既可 ...

  6. 时间序列(time serie)分析系列之线性回归or随机森林4

    文章目录 1.简述 2.数据集 3.特征介绍(精髓) 4.预测模型 5.预测结果 6.参考 1.简述 时间序列数据是一种典型的数据,时间序列预测方法比较多.比如ARIMA模型.Prophet模型.指数 ...

  7. 时间序列(time serie)分析系列之时间序列特征(feature)7

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  8. 《Python数据分析与挖掘实战》第11章——应用系统负载分析与磁盘容量预测(时间序列)

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  9. 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子

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