Публикации по теме 'time-series-analysis'
Многогоризонтное вероятностное прогнозирование с конформным прогнозированием и NeuralProphet.
В моих предыдущих статьях Бенчмаркинг Neural Prophet. Часть I — Neural Prophet против Facebook Prophet и Бенчмаркинг Neural Prophet. Часть II — изучение набора данных по электроэнергии , мы рассмотрели NeuralProphet и оценили, обеспечивает ли он повышение производительности по сравнению с Facebook Prophet (TLDR; да) и обеспечивает ли он в целом хорошую производительность точечного прогнозирования (TLDR; да). ).
NeuralProphet — гораздо лучшая модель для точечного прогнозирования,..
Библиотеки временных рядов для Python
Некоторые библиотеки, которые вы можете использовать для анализа временных рядов
Сегодня мы рассмотрим некоторые библиотеки, которые вы можете использовать при работе с временными рядами в Python. С помощью этих библиотек вы можете предсказать будущие значения некоторых из ваших значений, таких как продажи, спрос и цена. Начнем обзор не в порядке важности.
Пророк
Prophet — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, разработанное и опубликованное командой Facebook..
Демистификация вменения данных | Данные временных рядов
Отсутствующие значения являются распространенной проблемой при анализе данных и могут существенно повлиять на результаты анализа данных. Они возникают, когда для переменной в наблюдении не сохраняется значение данных. Обработка пропущенных значений важна, поскольку многие алгоритмы машинного обучения не поддерживают данные с пропущенными значениями.
Типы пропущенных значений
Есть три типа отсутствующих данных;
MCAR (Missing Completet at Random): Это случай, когда вероятность..
Использование LightGBM для профилирования и прогнозирования потребления электроэнергии
Это третья статья в серии статей, описывающих, как Горилла создает прогнозы потребления для счетчиков электроэнергии, интервалы считывания которых слишком велики, чтобы построить полезную кривую потребления. Для получения дополнительной информации о проблеме вы можете ознакомиться с двумя другими сообщениями в блогах, которые были опубликованы ранее в этом году:
Первая статья представляет собой базовое введение во временные ряды — какие методы существуют для количественной оценки..
Изучение авторегрессионных (AR) моделей: методы эффективного анализа временных рядов
Освоение прогнозирования временных рядов с помощью авторегрессионных (AR) моделей: подробное руководство
Авторегрессионные модели предназначены для прогнозирования временного ряда, полагаясь исключительно на его предыдущие значения, также известные как лаги. Они основаны на предположении, что текущее значение переменной временного ряда линейно зависит от ее прошлых значений. Другими словами, авторегрессионная модель предсказывает будущие значения переменной, используя линейную..
ARIMA: Путеводитель по прогнозированию для путешественника во времени
Ну, сначала полная форма: авторегрессивная интегрированная скользящая средняя, довольно много.
Что такое временной ряд?
Данные временного ряда – это набор наблюдений или точек данных, записанных через разные, регулярные или почти равные промежутки времени. Частота этих записанных точек данных может быть ежечасной, ежедневной, еженедельной, ежемесячной или ежегодной. Прогнозирование временных рядов – это метод использования статистических моделей для прогнозирования будущих..
Введение в Shapelets: фигуры во временном ряду
Вы когда-нибудь задумывались, как Fitbit или любой другой гаджет определяет, когда вы идете или бегаете, и автоматически определяет каждый раз, когда вы тренируетесь? Это лишь одно из многих применений данных временных рядов.
Данные временного ряда представляют собой набор записей, полученных с течением времени. Эти данные всегда будут иметь последовательность, и изменение порядка может привести к возникновению или изображению совершенно другой ситуации.
В настоящее время в реальном..
