Advertisement

时间序列分析采用SARIMA和LSTM模型进行。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
对2018年前六个月的建筑钢材价格进行了时间序列预测。为了明确这些价格的特征，我们对2008年至2017年钢铁的历史价格数据进行了详细的调查分析。鉴于价格中存在明显的季节性波动，因此采用了时间序列预测模型SARIMA，并借助AutoARIMA软件包进行实施。 此外，我们还对钢筋、玻璃、混凝土以及胶合板的价格进行了相应的研究和评估。 除了进行预测之外，还对这些价格数据执行了异常检测操作，利用PCA和K均值聚类算法识别并确定其中的异常值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 时间序列分析：运用SARIMA与LSTM模型
    优质
    本课程聚焦于时间序列预测技术，深入探讨并实践SARIMA及LSTM两种核心算法的应用，旨在提升学员在复杂数据模式识别和未来趋势预测方面的能力。 为了预测2018年前六个月的建筑钢材价格，我们调查了从2008年到2017年的钢铁历史价格数据以确定其特征。由于这些价格显示出季节性变化，因此使用时间序列预测方法SARIMA（通过AutoARIMA软件包实现）进行了预测分析。此外，还对钢筋、玻璃、混凝土和胶合板的价格进行了调查研究。 除了进行价格预测之外，我们还执行了异常检测以确保数据的准确性与可靠性。采用主成分分析(PCA)以及K均值聚类方法来识别并处理潜在的数据异常情况。
     
  • Python中用于SARIMA模型的时间序列分析代码
    优质
    这段Python代码实现了一个时间序列预测工具，采用季节性自回归积分滑动平均(SARIMA)模型进行数据分析与建模，适用于具有明显季节性的数据集。 使用SARIMA模型进行时间序列数据分析的教程适用于希望了解该模型的大致流程及代码实现的朋友。本教程采用Python编程语言，并在Jupyter Notebook中编写代码。适合想要学习如何利用SARIMA模型处理时间序列数据的人士参考和实践。
     
  • 基于SARIMA和LSTM的混合模型的时间序列预测（用Python实现）
    优质
    本研究提出了一种结合SARIMA与LSTM的混合模型，用于改进时间序列数据的预测准确性，并通过Python编程语言实现了该模型。 SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python）介绍了如何使用SARIMA-LSTM混合模型进行时间序列预测，并提供了相应的Python代码实现。
     
  • 时间序列分析：2022年5月进出口数据的ARMA、ARIMA和SARIMA模型
    优质
    本研究运用ARMA、ARIMA及SARIMA模型对2022年5月的进出口贸易数据进行深入的时间序列分析，旨在预测未来趋势并识别影响因素。 进出口数据分析采用了时间序列模型ARMA、ARIMA和SARIMA进行预测。
     
  • 基于LSTM模型的时间序列预测分析
    优质
    本研究运用长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行深入分析与预测，旨在提升模式识别准确度及未来趋势预测能力。 建立一个LSTM模型（包含一个隐藏层和一个全连接层），使用前三个历史数据来预测今天的数据（即时间窗口为3）。训练轮次设置为500，预测未来一期的准确率为99%。
     
  • 时间序列分析模型
    优质
    简介：时间序列分析模型是一种统计工具，用于预测和理解基于时间的数据模式。它在经济学、气象学及市场趋势预测等领域有广泛应用。 本段落分析了1950年至1998年北京市城乡居民定期储蓄所占比例的变化情况，并提供了相应的数据序列（见表1）。 表1展示了1950—1998年间北京市城乡居民定期储蓄的比例变化（%）。
     
  • 【预测模型】利用Simulink进行LSTM、GRU和ARIMAX的时间序列预测.zip
    优质
    本资源为时间序列预测项目，采用MATLAB Simulink平台实现LSTM、GRU及ARIMAX算法。适用于学术研究与工程实践中的复杂数据预测问题。 基于Simulink实现LSTM、GRU、ARIMAX的时间序列预测模型。
     
  • 【预测模型】利用Simulink进行LSTM、GRU和ARIMAX的时间序列预测.zip
    优质
    本资源提供了一种使用Simulink平台实现LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）及ARIMAX（自回归积分移动平均模型与外部变量结合）进行时间序列预测的教程和代码，适用于需要深入研究时间序列分析及其在工程、经济等领域的应用者。 基于Simulink实现LSTM、GRU、ARIMAX时间序列预测模型。
     
  • 使用 MATLAB ARIMA 模型进行时间序列分析和预测的源代码
    优质
    这段简介提供了一个利用MATLAB编程环境下的ARIMA模型来进行时间序列数据分析与未来趋势预测的源代码资源。该工具适用于研究人员、数据分析师及学生，帮助他们理解和应用ARIMA技术解决实际问题。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB ARIMA 模型 做时间序列分析预测 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员