Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk analisis siri masa dan ramalan?

Analisis dan peramalan siri masa menggunakan C++ melibatkan langkah-langkah berikut: Memasang perpustakaan yang diperlukan Ciri-ciri Pengekstrakan Data Pra-pemprosesan (ACF, CCF, SDF) Model pemasangan (ARIMA, SARIMA, pelicinan eksponen) Meramalkan nilai masa hadapan

Menggunakan Analisis dan Ramalan Siri Masa dengan C++

Analisis siri masa ialah teknik yang digunakan untuk meramalkan nilai masa hadapan dan ia digunakan secara meluas dalam bidang seperti kewangan, penjagaan kesihatan dan sains. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk menganalisis dan meramalkan siri masa serta menyediakan kes praktikal.

Pasang perpustakaan yang diperlukan

Untuk melaksanakan analisis siri masa dalam C++, anda perlu memasang perpustakaan berikut:

• Eigen: untuk operasi matriks dan vektor
• Armadillo: untuk operasi matriks dan Google yang lebih cekap
Ujian (pilihan): untuk ujian unit

Prapemprosesan data

Langkah pertama dalam analisis siri masa ialah prapemprosesan data. Ini termasuk menormalkan data dan mengendalikan nilai yang hilang.

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

// 处理缺失值
data.fillNaN(0);

Pengestrakan Ciri

Pengestrakan ciri ialah proses mengenal pasti corak dan trend yang berkaitan dalam siri masa. Ciri-ciri berikut boleh digunakan:

Fungsi Autokorelasi (ACF)
• Autocovariance Function (CCF)
• Spectral Density Function (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);

Model Fitting boleh diekstrak pada ciri-ciri berikut Model terpakai untuk ramalan siri masa:

Model Purata Pergerakan Bersepadu Autoregresif (ARIMA)

• Model Purata Pergerakan Bersepadu Autoregresif Bermusim (SARIMA)
• Model pelicinan eksponen
• rreee
Ramalan stok

Kes berikut: ialah kes praktikal yang menunjukkan cara menggunakan C++ untuk meramalkan harga saham:

Dapatkan data harga saham daripada sumber seperti Yahoo Finance.

Praproses data, termasuk penormalan dan pengendalian nilai yang tiada.

1. Kira fungsi autokorelasi dan fungsi ketumpatan spektrum.
2. Suaikan data menggunakan model ARIMA.
3. Ramalkan harga masa hadapan menggunakan model yang dipasang.
5. Kesimpulan

Menggunakan C++ untuk analisis dan ramalan siri masa ialah teknik berkuasa yang membantu pengguna memperoleh cerapan daripada data dan meramalkan nilai masa hadapan. Artikel ini memperkenalkan langkah-langkah untuk menggunakan C++ dan menyediakan kes praktikal yang menunjukkan aplikasi praktikal teknologi ini.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk analisis siri masa dan ramalan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!