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  1. 如何通俗易懂地解释{ARIMA模型}? - 知乎

    (4) 预测:使用建立的ARIMA模型进行预测。 从ARIMA模型的前提假设和公式构成可以看出,该模型是一种线性的模型,也就是说对于时间序列,可根据其历史观测值及其误差序列通过线性的 …

  2. ARIMA可能并没有想象中那么简单!ARIMA能够进行长期预测,它 …

    ARIMA可能并没有想象中那么简单! ARIMA能进行长期预测(如图1),预测时间长度可以任意长,可以远远超出测试集的长度。按正常的想法是进行迭代预测… 显示全部

  3. arima模型与神经网络如何结合? - 知乎

    单一 ARIMA模型 具有较强的预测性能,但在长期非线性变化预测中表现较差; BP神经网络 根据误差反向更新模型权重,可以深度挖掘序列的长期非线性变化趋势。故可以采用一种ARIMA …

  4. 请问为什么用ARIMA模型做预测结果为一条直线;用什么来衡量时 …

    ARIMA模型 是线性预测模型,都是直线。如果需要预测时间序列等周期性、季节性数据,需要先就行数据分解,预测其中的 趋势部分,再将季节部分加进去。我是这样做的,最近在做毕业论 …

  5. 用R算出arima模型,为什么预测未来的时间序列是一条直线?

    我们将ARIMA模型拟合到整个Shampoo Sales数据集,并检查残差。 首先,我们拟合ARIMA(5,1,0)模型。 这会将自回归的滞后值设置为5,使用1的差分阶数使时间序列平稳, …

  6. 如何看懂ARIMA模型、指数平滑法? - 知乎

    ARIMA模型,指数平滑法都是针对时间序列做分析预测时的模型。 时间序列数据是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列,通过研究历史数据的变化趋势,来评估和预测未来的 …

  7. 季节性ARIMA模型怎么定阶? - 知乎

    在季节性ARIMA模型中,ACF图通常会在季节性lag处(如lag=12表示一年有12个月)表现出特定的模式(如截尾或拖尾)。 PACF图:显示序列在去除中间变量的影响后,与其自身过去值之 …

  8. 如何通俗易懂地解释{ARIMA模型}? - 知乎

    2. ARIMA模型简介 那么ARIMA模型到底是什么? ARIMA是一类模型,可以根据自身的过去值(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。

  9. R语言建模:auto.arima ()函数的使用? - 知乎

    ARIMA模型建立后预测的结果不理想: 1,预测结果丧失了波动性,明显与原始数据的曲线不拟合,怀疑是建立模型的过程出错了。

  10. 如何将混合ARIMA和LSTM进行预测? - 知乎

    如何将混合ARIMA和LSTM进行预测? 最近看到有几个paper将这两个模型进行混合,大概流程是先将原始时间序列分为训练集和测试集,再使用Arima模型拟合训练集,接着将拟合的结果与训 …