ETS模型在机器学习中的应用
文章简介:ETS模型是一种时间序列模型,包括水平分量、趋势分量(T)、季节性分量(S)和误差项(E)。这些分量共同构成了模型的基础状态空间。ETS模型的特点1.不是固定的或静态的。2.使用指数平滑3.如果数据具有趋势和/或季节性,可以使用此模型,因为它明确地对这些组件建模。ETS模型,代表误差-趋势-季节性,是一种时间序列分解模型。它将序列分为三个部分:误差、趋势和季节性。在处理时间序列数据时,它是一个单变量预测模型。它侧重于季节性和趋势元素。趋势技术模型、指数平滑和ETS分解是该模型中包含的一些原则。使
2024-01-22
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