Wie verwende ich C++ für die Zeitreihenanalyse und -prognose?

Die Zeitreihenanalyse und -prognose mit C++ umfasst die folgenden Schritte: Installation der erforderlichen Bibliotheken, Vorverarbeitung von Datenextraktionsfunktionen (ACF, CCF, SDF), Anpassen von Modellen (ARIMA, SARIMA, exponentielle Glättung), Vorhersage zukünftiger Werte.

Verwenden Zeitreihenanalyse und Prognose mit C++

Die Zeitreihenanalyse ist eine Technik zur Vorhersage zukünftiger Werte und wird häufig in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Wissenschaft eingesetzt. In diesem Artikel wird die Verwendung von C++ zum Analysieren und Vorhersagen von Zeitreihen vorgestellt und ein praktischer Fall bereitgestellt.

Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken

Um eine Zeitreihenanalyse in C++ durchzuführen, müssen Sie die folgenden Bibliotheken installieren:

• Eigen: für Matrix- und Vektoroperationen
• Armadillo: für effizientere Matrix- und Vektoroperationen
• Google Test (optional): für Unit-Tests

Datenvorverarbeitung

Der erste Schritt bei der Zeitreihenanalyse ist die Datenvorverarbeitung. Dazu gehört die Normalisierung der Daten und der Umgang mit fehlenden Werten.

// 标准化数据
auto data = data.array() - data.mean();
data /= data.stddev();

// 处理缺失值
data.fillNaN(0);

Feature-Extraktion

Feature-Extraktion ist der Prozess der Identifizierung relevanter Muster und Trends in Zeitreihen. Die folgenden Funktionen können verwendet werden:

• Autokorrelationsfunktion (ACF)
• Autokovarianzfunktion (CCF)
• Spektraldichtefunktion (SDF)

// 计算自相关函数
arma::vec acf = arma::correlate(data, data);

// 计算光谱密度函数
arma::cx_vec sdf = arma::fft(data);
sdf.resize(sdf.n_elem / 2 + 1);

Modellanpassung

Basierend auf den extrahierten Funktionen kann Folgendes sein Verwendete Modelle für die Zeitreihenprognose:

• Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Modell
• Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)-Modell
• Exponentielles Glättungsmodell

// 创建 ARIMA 模型
ARIMA model(p, d, q);
model.fit(data);

// 预测未来值
arma::vec forecast = model.forecast(h);

Praktischer Fall: Aktienkursprognose

Folgendes ist ein praktischer Fall, der zeigt, wie man C++ zur Vorhersage von Aktienkursen verwendet:

1. Erhalten Sie Aktienkursdaten aus Quellen wie Yahoo Finance.
2. Daten vorverarbeiten, einschließlich Normalisierung und Behandlung fehlender Werte.
3. Berechnen Sie die Autokorrelationsfunktion und die Spektraldichtefunktion.
4. Passen Sie die Daten mithilfe des ARIMA-Modells an.
5. Prognostizieren Sie zukünftige Preise mithilfe angepasster Modelle.

Fazit

Die Verwendung von C++ für die Zeitreihenanalyse und -prognose ist eine leistungsstarke Technik, die Benutzern hilft, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und zukünftige Werte vorherzusagen. Dieser Artikel stellt die Schritte zur Verwendung von C++ vor und bietet einen praktischen Fall, der die praktische Anwendung dieser Technologie zeigt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich C++ für die Zeitreihenanalyse und -prognose?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!