文章 2024-04-18 来自:开发者社区

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

此示例中,神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM(或长短期记忆人工神经网络)允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络体现出不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。 与ARIMA等模型相比,L...

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列4

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3;https://developer.aliyun.com/article/1485073 自回归条件异方差模型 - ARCH(p) ARCH(p) 模型可以简单地认为是应用于时间序列方差的 AR(p) 模型。另一种思考方式是,我们的时间序列 _在时间 t_的方差取决于对先前时期方差的过去观察。 ...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列4
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列2:https://developer.aliyun.com/article/1485071 移动平均模型 - MA(q) MA(q) 模型与 AR(p) 模型非常相似。不同之处在于 MA(q) 模型是过去白噪声误差项的线性组合,而不是像 AR(p) 模型这样的过去观察的线性组合。MA 模型的目的是我们可以通...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列2

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列1:https://developer.aliyun.com/article/1485068 随机行走的一阶差分 我们的定义成立,因为这看起来与白噪声过程完全一样。如果我们对 SPY 价格的一阶差分进行随机游走会怎么样? ...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列2
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列1

前言 在量化金融中,我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。 通过发展我们的时间序列分析 (TSA) 方法组合,我们能够更好地了解已经发生的事情,_并对_未来做出更好、更有利的预测。示例应用包括预测未来资产收益、未来相关性/协方差和未来波动性。 在我们开始之前,让我们导入我们的 Python 库。 ...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列1
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费

本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。 关于支持向量机的快速说明 支持向量机是机器学习的一种形式,可用于分类或回归。尽可能简单地说,支持向量机找到了划分两组数据的最佳直线或平面,或者在回归的情况下,找到了在容差范围内描述趋势的最佳路径。 对于分类,该算法最大限度地减...

python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MRS)自回归模型分析经济时间序列

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim(1994)的平滑器。 %matplotlib inline import numpy as np import pand...

PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MRS)自回归模型分析经济时间序列
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析

每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择,时间序列是最普遍的分析技术之一,因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。 时间相关模型 一种直观的预测方法是参考最近的时间点。今天的股价可能会比昨天的价格更接近五年前的价格。因此,在预测今天的价格时,我们会比最近的价格更重要。过去和现在值之间的这些相关...

Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力消耗数据

此示例中,神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。 与AR...

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力消耗数据
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析

使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今,越来越多的数据科学家能够同时在R,Python和其他平台上使用数据,这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品,也许还有Java,Scala和Spark。 H2O品牌被称为“商业AI”,“使任何人都可以轻松地应用数学和预测分析来解决当今最具挑战性的业务问题。” H...

R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

Python学习站

Python学习资料大全,包含Python编程学习、实战案例分享、开发者必知词条等内容。

+关注
相关镜像