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🔜 Es hat breite Anwendungsmöglichkeiten in vielen Bereichen, wie z. B. Börsenprognosen, Wettervorhersagen, Verkehrsflussvorhersagen usw. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die Grundprinzipien der Zeitreihenprognose und häufig verwendete Prognosemethoden und geben spezifische Codebeispiele, die Ihnen helfen, den Implementierungsprozess der Zeitreihenprognose eingehend zu erlernen.
1. Das Grundprinzip der Zeitreihenprognose
Das Grundprinzip der Zeitreihenprognose besteht darin, historische Daten zu verwenden, um auf zukünftige Werte oder Trends zu schließen. Seine Grundannahme besteht darin, dass eine bestimmte Beziehung zwischen zukünftigen Daten und vergangenen Daten besteht und dass vergangene Daten zur Vorhersage zukünftiger Daten verwendet werden können. Zeitreihenvorhersagen umfassen normalerweise die folgenden Schritte:Datenerfassung: Sammeln Sie Beobachtungsdaten über einen bestimmten Zeitraum, einschließlich der Zeit und der entsprechenden Werte.
Datenvisualisierung: Verwenden Sie Diagramme und andere Methoden zur Visualisierung von Daten, um die Beobachtung von Datentrends, Saisonalität und anderen Merkmalen zu erleichtern.
Codebeispiel des ARIMA-Modells (unter Verwendung der Statistikmodellbibliothek von Python):
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # 训练ARIMA模型 model = ARIMA(data, order=(p, d, q)) model_fit = model.fit(disp=0) # 预测未来一段时间的数值 forecast = model_fit.forecast(steps=n)
SARIMA-Modellcodebeispiel:
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX # 训练SARIMA模型 model = SARIMAX(data, order=(p, d, q), seasonal_order=(P, D, Q, S)) model_fit = model.fit(disp=0) # 预测未来一段时间的数值 forecast = model_fit.forecast(steps=n)
Codebeispiel eines LSTM-Modells (unter Verwendung der Keras-Bibliothek von Python):
from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(None, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # 预测未来一段时间的数值 forecast = model.predict(x_test)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPrognoseprobleme basierend auf Zeitreihen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!