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arima模型学习数据集
这是一个自己做项目时用到的arima测试数据集,无侵犯版权情况,数据集对应着我一篇博客代码。
2022-05-14 13:39:15
15KB
学习
1
Pmdarima-master.zip
Auto_arima
2022-05-11 20:44:49
1.43MB
Arima
1
ARMA模型以及ARIMA模型建模(PPT66页).ppt
ARMA模型以及ARIMA模型建模
2022-05-10 09:05:30
805KB
文档资料
ARMA模型以及ARIMA模型建
基于ARIMA模型的外汇汇率时间序列预测研究 (2009年)
利用数据挖掘技术分析外汇汇率时间序列,从时间序列中获得正确的、隐含的、潜在的信息对于金融领域研究具有重 要的现实意义。通过数据挖掘中的 ARIMA模型,以某银行的外汇汇率时间序列为研究对象,采用差分方法和建模规则,对 外汇的卖出价进行了建模与预测。通过与逐步自回归预测模型相比较,ARIMA模型对外汇汇率时间序列数据具有很强的 预测能力。
2022-05-09 23:06:05
928KB
工程技术
论文
1
经典arima时间序列简介
经典的arima时间序列预测模型的扫盲。从模型理论上讲解
2022-05-09 21:35:51
767KB
facebook
预测
prophet
1
M3_ARIMA:在 M3 比赛数据上快速训练 arima 模型
M3_ARIMA 在 M3 比赛数据上快速训练 arima 模型
2022-05-09 17:17:08
558KB
Python
1
ARMA模型以及ARIMA模型建模.pptx
ARMA模型以及ARIMA模型建模
2022-05-07 09:05:18
881KB
文档资料
基于ARIMA 和灰色模型加权组合的短期交通流预测
交通流预测是智能交通系统至关重要的一部分,应用于交通流预测的方法非常多,由于实际路况的复杂性和单个.方法的局限性,现有方法的精确度亟待提高。为解决这一问题,采用数据融合的方法,对传感器采集的原始数据做数据预.处理,利用小波分析去除信号多余的噪声,然后利用ARIMA 模型和灰色模型分别对同一交通流序列进行建模,得出两者.各自的预测结果后,找出最佳权值对两种模型的结果进行加权,得到数据融合后的预测结果。仿真结果表明,该组合模型.改善了单个预测方法的短处,使得预测精度有所提高。
2022-05-06 13:10:59
1.5MB
数据融合;
ARIMA;
灰色模型;
加权;
1
时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测(完整源码和数据)
时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测(完整源码和数据) 本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测; 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程,逻辑清晰。 数据为144个月的数据集,周期为一年,最终实现历史数据的预测和未来两年数据的预报!
2022-05-05 09:09:29
2KB
ARIMA
时间序列
series1.csv
ARIMA模型入门学习用数据
2022-05-03 23:19:44
4KB
arima
1
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