正文

時(shí)間序列預(yù)測數(shù)據(jù)要求（時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-19 16:01:34 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 262 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測數(shù)據(jù)要求的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全國，網(wǎng)絡(luò)營銷相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目錄:

1、時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析步驟
2、時(shí)間序列預(yù)測區(qū)間怎么設(shè)置
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí)間
4、關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測，預(yù)測多少點(diǎn)數(shù)合適的問題

時(shí)間序列預(yù)測數(shù)據(jù)要求（時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測）

一、時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析步驟

時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析步驟如下：

1、用觀測、調(diào)查、統(tǒng)計(jì)、抽樣等方法取得被觀測系統(tǒng)時(shí)間序列動態(tài)數(shù)據(jù)。

2、根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)作相關(guān)圖，進(jìn)行相關(guān)分析，求自相關(guān)函數(shù)。相關(guān)圖能顯示出變化的趨勢和周期，并能發(fā)現(xiàn)跳點(diǎn)和拐點(diǎn)。跳點(diǎn)是指與其他數(shù)據(jù)不一致的觀測值。如果跳點(diǎn)是正確的觀測值，在建模時(shí)應(yīng)考慮進(jìn)去，如果是反常現(xiàn)象，則應(yīng)把跳點(diǎn)調(diào)整到期望值。

3、拐點(diǎn)則是指時(shí)間序列從上升趨勢突然變?yōu)橄陆第厔莸狞c(diǎn)。如果存在拐點(diǎn)，則在建模時(shí)必須用不同的模型去分段擬合該時(shí)間序列，例如采用門限回歸模型。

4、辨識合適的隨機(jī)模型，進(jìn)行曲線擬合，即用通用隨機(jī)模型去擬合時(shí)間序列的觀測數(shù)據(jù)。對于短的或簡單的時(shí)間序列，可用趨勢模型和季節(jié)模型加上誤差來進(jìn)行擬合。

5、對于平穩(wěn)時(shí)間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進(jìn)行擬合。當(dāng)觀測值多于50個(gè)時(shí)一般都采用ARMA模型。

6、對于非平穩(wěn)時(shí)間序列則要先將觀測到的時(shí)間序列進(jìn)行差分運(yùn)算，化為平穩(wěn)時(shí)間序列，再用適當(dāng)模型去擬合這個(gè)差分序列。

二、時(shí)間序列預(yù)測區(qū)間怎么設(shè)置

預(yù)測區(qū)間設(shè)置方法如下：

1、使用類型轉(zhuǎn)換節(jié)點(diǎn)將字符型的日期型轉(zhuǎn)化為日期型。

2、使用時(shí)間選擇節(jié)點(diǎn)選擇選擇85年至95年的數(shù)據(jù)的進(jìn)行分析。

3、設(shè)置時(shí)間區(qū)間。

4、使用時(shí)序圖節(jié)點(diǎn)分析序列的趨勢。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí)間

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí)間是指使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)的過程。時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指關(guān)于時(shí)間的連續(xù)的數(shù)據(jù)，例如每小時(shí)的天氣、股票價(jià)格等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和規(guī)則來完成預(yù)測。在預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來數(shù)據(jù)。

通常，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)需要使用特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和技術(shù)，例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時(shí)記憶（LSTM）。此外，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程，以便能夠讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習(xí)和預(yù)測。

請注意，由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有時(shí)間相關(guān)性和不確定性，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)并不總是100%準(zhǔn)確。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該根據(jù)預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和評估，以保證最終的結(jié)果是有效和可靠的。

四、關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測，預(yù)測多少點(diǎn)數(shù)合適的問題

擬合結(jié)果好，是因?yàn)橛袑?shí)際的數(shù)據(jù)在不斷修正這些方法的偏差。而預(yù)測的時(shí)候就會有問題，就像你說的，后50個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測的會不準(zhǔn)。你們導(dǎo)師的意思是對的，我們總感覺樣本數(shù)據(jù)越多，預(yù)測結(jié)果越準(zhǔn)，其實(shí)這是不對的。預(yù)測和數(shù)據(jù)多少無關(guān)（最少也得5個(gè)以上吧），關(guān)鍵是你預(yù)測的數(shù)據(jù)和基年的數(shù)據(jù)的時(shí)間差值，差值越大，偏差越大，因?yàn)橹虚g沒有實(shí)際的數(shù)據(jù)修正。預(yù)測近期的，結(jié)果都很好，遠(yuǎn)期的大部分不準(zhǔn)確?？茨銛?shù)據(jù)這么多，你可以嘗試分步預(yù)測，比如每隔10個(gè)點(diǎn)，取一個(gè)數(shù)據(jù)，然后就可以預(yù)測基年后的第10個(gè)數(shù)據(jù)，依次類推。

以上就是關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測數(shù)據(jù)要求相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。