Python电力负荷：ARIMA、LSTM神经网络时间序列预测分析
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32059 分析师：Eileen 电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。 解决方案 ...
R语言用ARIMA模型滑动时间窗口识别网络流量时间序列异常值
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30597 最近我们被要求解决时间序列异常检验的问题。有客户在使用大量的时间序列。这些时间序列基本上是每10分钟进行一次的网络测量，其中一些是周期性的（即带宽），而另一些则不是（即路由流量）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 他想要一个简单的算法来进行在线“异常值检测”。基本上，想将每个时间序列的整个历...
结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点，来尝试预测数据集所...
R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和...
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