1.ARIMA移动预测模型 2.数据集 3.数据拟合寻找系数 4.自相关 shampoo-sales.csv

基于ARIMA自回归模型对法国香槟的月销售额预测python实现完整源码+数据+详细注释 包含 1.如何训练Embidding层 2.在Embidding层使用已训练好的词向量_glove 3.数据的初步 可视化分析；4.手动配置ARIMA参数；5.手动配置差分参数；6.网格搜索配置ARIMA参数；7.残差后自相关检测；8.残差修正；9.检查残差预测误差；10.验证模型；11.进行预测；12.数据集分割等

时间序列预测的基线预测_python实现完整源码+数据 数据一览图

时间序列转监督性问题 多步式单变量函数_多测多 多步式多变量_多变量一测多 一步式单变量函数_多测一 一步式多变量_多变量一测一 测试对比python实现源码

基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释 3.用于时间序列预测的MLP 4.用于时间序列预测的CNN 5.用于时间序列预测的LSTM 6.编码器-解码器LSTM多步预测 7.用于时间序列预测的CNN-LSTM

1.数据预览 2.预览一下数据的自相关图 3.预览残差图和残差的密度分布图 4.滑动窗口预测ARIMA模型

基于MLP(多层感知机)的时间序列预测python源码+超详细注释 内容包含： 01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 02.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 03.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 05.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_监督学习数据 06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 11.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 12.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 13.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_监督学习数据 14.(多步+多变量输入)

基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释 以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

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人类活动识别(多变量分类)_根据智能手机数据对人类活动进行建模_python实现源码+数据+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整