Tag Archives: ARIMAX

Python混合注意力机制-多变量-LSTM神经网络分析PM2.5、光伏电站、温度时间序列数据及RNN、ARIMAX、XGT、随机森林对比

By tecdat12月 11, 2024Python辅导, 农业, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 生态、气象学, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术ARIMAX, LSTM, PM2.5, RNN, 光伏电站, 室内温度, 时间序列, 注意力, 神经网络, 随机森林

对于在具有目标变量和外生变量的时间序列上训练的循环神经网络，除了准确预测之外，还期望能提供对数据的可解释性见解。

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

By tecdat10月 10, 2023R语言辅导, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术ARIMAX, 动态回归, 时间序列, 消费, 游客, 用电量, 趋势, 随机, 非线性动态回归模型, 预测

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。

【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例

By tecdat6月 13, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 时间序列, 预测

ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。

Python用ARIMA ，ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据

By tecdat6月 23, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术ARIMAX, 数据, 时间序列, 预测

本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。

R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析

By tecdat6月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 回归, 多元, 时间, 时间序列, 滚动预测, 预测

当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 “训练集”）和保留样本（或外样本，或 “测试集”）。

R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据

By tecdat5月 18, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 失业率, 时间序列, 经济, 预测

在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。

R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

By tecdat5月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 冰淇淋, 时间序列, 模型, 消费, 预测

标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

By tecdat4月 23, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程arima, ARIMAX, SARIMA, SARIMAX, 时间序列, 预测

使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。

R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

By tecdat8月 16, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, ARMA, Box-Jenkins, R语言, SARIMA, 时间序列

在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。