Python用Transformer、SARIMAX、RNN、LSTM、Prophet时间序列预测对比分析用电量、零售销售、公共安全、交通事故数据
在数据驱动决策的时代,时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术,已成为各行业解决预测需求的关键工具。
在数据驱动决策的时代,时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术,已成为各行业解决预测需求的关键工具。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。
本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。
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