Python、R语言南方电网、电力负荷数据多模型构建：分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA与预测实践
在数字经济浪潮席卷全球的当下，电力行业正经历着从传统运营模式向数据驱动型模式的深刻变革。
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Python、R循环神经网络RNN、指数平滑ETS、ARIMA模型预测网络流量、ATM机取款、旅游需求时间序列数据
在当今经济研究与商业决策领域，精准的时间序列预测具有极为关键的意义。
R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
最近我们被客户要求撰写关于谷歌Google Analytics分析的研究报告。在等距时间段内以一系列点获得的数据通常称为时间序列数据。
R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测
电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。
