forecasting 相关问题

预测涉及估计尚未观察到的值（或分布）。

MAPA 函数类型 = 'es' !silent 中的错误：无效的参数类型

mapa 多重聚合预测算法（Wrapper）我想使用 MAPA 包中的 mapa 函数，一切正常，我的意思是一切，如果我留下类型 em，它确实会产生预测...

r forecasting forecast

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使用中位数代替平均值的R寓言组合模型

我正在尝试使用 R fable 和/或 fable.tools 包创建组合模型。但是，我想使用中位数而不是平均值。我找不到任何 cmbn_fn 或 cmbn_...的示例

r time-series forecasting fable fabletools

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无法从“gmdh”导入名称“Regressor”

我已经通过安装了gmdhpy pip install git+git://github.com/kvoyager/GmdhPy.git 尝试从 gmdhpy.gmdh import Regressor 导入时出现错误：无法从“gm...”导入名称“回归器”

python github deep-learning forecasting multivariate-time-series

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R：将年度预测功能转换为每月当量以进行时间序列数据分析

我有一个用于年度时间序列预测的函数；现在，我想在现有函数的基础上创建一个类似的函数来预测每月时间序列数据。现有功能

r dataframe time-series forecasting forecast

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为什么我的时间序列预测 XGBoost 模型的预测出现延迟？

我正在尝试提前24小时预测一个国家的电价。我尝试了 MLR 和 XGBoost，XGBoost 模型似乎在模式和趋势上变得更好，但总是为时已晚，导致巨大的

python machine-learning time-series xgboost forecasting

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ETS 模型在拟合值中具有标准差和置信区间

我将 ETS 模型应用于该时间序列。我需要拟合值的标准差和置信区间。导入操作系统将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 将日期时间导入为 dt

python forecasting smoothing confidence-interval standard-deviation

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从 R 的时间序列中删除前导零

我有具有以下模式的时间序列，我想知道是否有人可以分享一个聪明的技巧来删除前导零。我之所以要避免，是因为它可能有负面影响

r time-series forecasting

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处理先知预测的级别变化

我有一个像这样的数据集：这是季节性数据，但在某个点后会出现水平变化我希望Prophet能够更快地适应电平转换后的数据。我怎样才能做到这一点？我已经读完...

python machine-learning statistics forecasting prophet

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尝试使用外生变量进行预测时出现 ARIMA 错误 - ！无法回收`mu`（大小84）来匹配`sigma`（大小24）

我正在尝试使用 ARIMA 来预测鱼类销售的每月价格（以每公斤欧元为单位），并使用外生变量，即当月捕获的鱼的总重量。我可以构建模型，但出现错误...

r time-series forecasting arima fable-r

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（经验模式分解+CNN）用于时间序列预测

我目前正在做一个时间序列项目，我打算采用EMD+CNN技术来预测输出。将 EMD 应用于训练数据后，我总共获得了 14 个 Intrinsic M...

python keras time-series conv-neural-network forecasting

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计算所有列中 3 个月或 6 个月移动平均值而不是 R 中的循环的有效方法

我想知道是否有一种更快的方法来计算未来 9 个月数据框中每一列的 3 个月或 6 个月的移动平均值。我目前有大约 7k 列，所以我的

r dataframe forecasting

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'numpy.ndarray'对象没有属性'_validate_params'

我正在使用 darts 回归模型和 scikit.learn 的线性回归来预测单变量时间序列。我正在使用的 ts 是从 2019 年到 2023 年，按月为粒度。看来...

machine-learning scikit-learn time-series forecasting u8darts

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飞镖中回测和历史预测的误差指标是不同的

在 darts 中使用回测和历史预测时，我预计会出现相同的错误。然而，在进行测试时，我对相同的输入变量得到不同的 MAPE 值。有人可以解释一下这是怎么做到的吗

python forecasting u8darts

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使用时间序列库“Darts”绘制训练损失

有没有办法从使用时间序列库“Darts”训练的模型中绘制训练损失？我正在使用 Darts 库中的 RNN 进行时间序列预测。我...

tensorflow deep-learning time-series forecasting u8darts

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时间序列预测：我们可以使用每小时数据来每 5 分钟或小间隔预测一个值吗

只是一个好奇的问题。我有过去 30 天每天 24 个数据点的每小时数据点。我正在尝试预测未来 24 小时的价值。是否可以预测...

time-series forecasting multivariate-time-series

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使用 XGBoost 以之前的状态作为输入来预测未来状态

我有一辆可以被命令达到不同速度的汽车，我正在尝试使用 XGBoost 来训练一个可以预测汽车随时间变化的速度的模型。我对这个问题的第一次尝试是做一个简单的

machine-learning xgboost forecasting supervised-learning

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BAT 模型错误 -“y 必须只有正值才能进行 box-cox 变换。”

df1=train28Nov19Mar[train28Nov19Mar['单位']=='Bl-CH'] y = df1['新锅'] fh = np.arange(1, 281) 预测者 = BATS(use_box_cox=True, use_trend=假， use_damped_trend=Fa...

python time-series forecasting

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如何在短时间间隔（只给出8年）的多个地点进行时间序列预测？

我想查找2018年和2019年在多个地点的短时间数据间隔的现场预测结果？在每个收获地点（通过图像中的索引及其纬度捐赠......

python machine-learning time-series data-science forecasting

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为什么当测试集中的目标发生变化时，我的时间融合变压器会改变其预测？

我正在针对许多患者的患者数据时间 0 到 x 训练时间融合变压器，并在另一个数据集上进行验证。在测试中改变 Y 会改变预测，为什么？该模型没有 y 目标...

pytorch forecasting transformer-model temporal fusion

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Python ARIMA 样本外预测

我正在尝试根据样本预测制作 ARIMA。下面是我的代码的一部分 n_周期 = 8 (confint, fc) = con_fc con_fc = arima_model_results.predict(n_periods=n_periods, return_conf_int=True)

python forecasting arima

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