Meramal masalah berdasarkan siri masa

Tajuk: Masalah ramalan berdasarkan siri masa, bawa anda mempelajari contoh kod tertentu

Pengenalan:
Ramalan siri masa merujuk untuk Meramalkan perubahan berangka atau arah aliran pada masa hadapan berdasarkan data pemerhatian lepas. Ia mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti ramalan pasaran saham, ramalan cuaca, ramalan aliran trafik, dsb. Dalam artikel ini, kami akan menumpukan pada prinsip asas peramalan siri masa dan kaedah peramalan yang biasa digunakan, serta memberikan contoh kod khusus untuk membantu anda mempelajari secara mendalam proses pelaksanaan peramalan siri masa.

1. Prinsip asas ramalan siri masa
Prinsip asas ramalan siri masa ialah menggunakan data sejarah untuk membuat kesimpulan nilai atau arah aliran masa hadapan. Andaian asasnya ialah terdapat hubungan tertentu antara data masa depan dan data masa lalu, dan data masa lalu boleh digunakan untuk meramalkan data masa depan. Ramalan siri masa biasanya merangkumi langkah-langkah berikut:

1. Pengumpulan data: Kumpul data pemerhatian dalam tempoh masa, termasuk masa dan nilai yang sepadan.
2. Prapemprosesan data: Praproses data yang dikumpul, termasuk pelicinan, pemprosesan nilai yang tiada, pemprosesan terpencil, dsb.
3. Penggambaran data: Gunakan carta dan kaedah lain untuk menggambarkan data untuk memudahkan pemerhatian arah aliran data, kemusiman dan ciri-ciri lain.
4. Pemasangan model: Pilih model ramalan yang sesuai berdasarkan ciri data yang diperhatikan. Model yang biasa digunakan termasuk model ARIMA, model SARIMA, model rangkaian saraf, dsb.
5. Penilaian model: Gunakan penunjuk tertentu untuk menilai kesan ramalan model, seperti ralat purata kuasa dua akar (RMSE), dsb.
6. Aplikasi model: Gunakan model pada ramalan masa hadapan untuk mendapatkan hasil ramalan.

2. Kaedah biasa ramalan siri masa

1. model ARIMA
   ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average yang biasa digunakan) ialah Model siri masa linear digunakan secara meluas dalam peramalan siri masa. Ia termasuk tiga bahagian: autoregresi (AR), perbezaan (I), dan purata bergerak (MA).

Contoh kod untuk model ARIMA (menggunakan perpustakaan model statistik 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)

2. model SARIMA#🎜🎜Model Bersepadu Semula#SARIMA Bersepadu ) model adalah lanjutan daripada model ARIMA dan sesuai untuk data siri masa dengan bermusim. Ia menambah komponen bermusim berdasarkan model ARIMA.
   

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)

model LSTM
3. LSTM (Memori Jangka Pendek Panjang) ialah model yang biasa digunakan Model rangkaian saraf amat sesuai untuk masalah ramalan siri masa. Ia mampu menangkap kebergantungan jangka panjang siri masa.
   

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)

Ramalan siri masa ialah cabaran yang penting dan berguna tugas, ia memerlukan prapemprosesan yang munasabah dan pengekstrakan ciri data, dan pemilihan model yang sesuai untuk ramalan. Artikel ini memperkenalkan prinsip asas dan kaedah peramalan yang biasa digunakan bagi peramalan siri masa dan memberikan contoh kod yang sepadan. Kami berharap dengan mengkaji artikel ini, pembaca dapat mendalami pemahaman mereka tentang ramalan siri masa dan mempraktikkannya menggunakan contoh kod tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Meramal masalah berdasarkan siri masa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!