文章 2024-07-08 来自:开发者社区

基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

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 ...

Python电力负荷:ARIMA、LSTM神经网络时间序列预测分析

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【科技少年】Python基础语法

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【科技少年】Python绘画编程第一课

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开发者课程背景图
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

python基于评论情感分析和回归、arima销量预测的购物网站选品

这是因为在线评论:与该网页上的产品销售有着直接相关,便于消费者了解产品信息和服务,并且消费者认为评论信息具有更高的可信度;对企业网络购物平台经营决策起作用,利于企业选择进入市场的时间,选择更受消费者青睐的商品,提高效益。 本文旨在为某公司客户提供线上销售策略,基于不同于以往的分析方式,分析在线评论内部各属性的特点以及他们之间的关系,并从动态的角度探究产品在网络平台上名誉的变化和发展潜力,...

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文章 2024-04-28 来自:开发者社区

Python、MATLAB股票投资:ARIMA模型最优的选股、投资组合方案与预测

我们需要完成以下问题 问题一:投资者购买目标指数中的资产,如果购买全部,从理论上讲能够完美跟踪指数,但是当指数成分股较多时,购买所有资产的成本过于高昂,同时也需要很高的管理成本,在实际中一般不可行。 (1)在附件数据的分析和处理的过程中,请对缺损数据进行补全。 (2)投资者购买成分股时,过多过少都不太合理。对于附件的成分股数据, 通过建立模型,给出合理选股方案和投...

Python、MATLAB股票投资:ARIMA模型最优的选股、投资组合方案与预测
文章 2024-04-28 来自:开发者社区

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31123 分析师:Yihan Mao 本文为客户提供咨询,让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。 任务/目标 由于国债期货的方便,可以快速交易,所以无论是用来投机还是用来对冲风险都有很好的作用效果。我们提取美国国债期货的数据,进行波动性,收益率上的分析,并进行价格预测...

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文章 2024-04-26 来自:开发者社区

Python ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=20742 在本文中,时间序列 被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天,每月或每年。 以下是一个时间序列示例,该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。 ...

Python ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量
文章 2024-04-25 来自:开发者社区

数据分享|PYTHON用ARIMA ,ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27363  本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。 相关视频 给定 5 年的商店商品销售数据(查看文末了解数据获取方式),并要求您预测 10 家不同商店的 50 种不同商品在 3 个月内的销售额。 处理季节性的最佳方法是什么?商店应该单独建模,还是可以将它们合并在一起? ...

数据分享|PYTHON用ARIMA ,ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据
文章 2024-04-23 来自:开发者社区

Python用RNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27042 该数据根据世界各国提供的新病例数据(查看文末了解数据获取方式)提供。 获取时间序列数据 df=pd....

Python用RNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测
文章 2024-04-23 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(下)

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(中):https://developer.aliyun.com/article/1490525 我们绘制模型残差。 SPY最佳模型残...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(下)
文章 2024-04-23 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(中)

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(上):https://developer.aliyun.com/article/1490523 AR(1) 模型,ALPHA = 0.6 正如预期的那样,我们模拟的 AR(1) 模型的分布是正常的。滞后值之间存...

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列(中)

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