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JetRail高铁乘客数量预测.html
朴素法、简单平均法、简单指数法、霍尔特(Holt)线性趋势法、Holt-Winters季节性预测模型、自回归移动平均模型
2021-06-15 19:01:37
956KB
机器学习
时序数据预测
ARIMA模型
时序数据预测
COVID-19世界疫情确诊人数.rar
ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,AR是“自回归”,p为自回归项数;MA为“滑动平均”,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。
2021-05-18 20:06:11
590KB
ARIMA
COVID-19
时序数据预测
疫情数据
1
BiLSTM.rar
用BiLSTM预测单特征时序数据和多特征时序数据,并提供样例数据。可以将自己的数据根据样例数据的格式进行修改,则可直接运行
2021-02-26 16:12:31
109KB
BiLSTM
堆叠LSTM
单特征时序数据预测
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1
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