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自回归滞后模型进行多变量时间序列预测案例分享

2022-11-30 15:33:53 2424 机器学习

1 1、如何建立一个模型来进行多元时间序列预测呢？　　下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。　　假设要预测其中一个变量。比如，sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢？　　一种常见的方法是将该变量其视为单变量时间序列。这样就有很多方法可以用来模拟这些系列。比如 ARIMA、指数平滑或 Facebook 的 Prophet，还有自回归的机器学习方法也可以使用。　　但是其他变量可能包含sparkling wine未来销售的重要线索。看看下面的相关矩阵。自回归滞后模型进行多变量时间序列预测.pdf (327.68 KB, 下载次数: 1 ) 原作者：Vitor Cerqueira 2
举报淘帖0 只看该作者最近下载过的用户(1) 相关推荐 • 【「时间序列与机器学习」阅读体验】全书概览与时间序列概述 2450 • 使用KNN进行分类和回归 3433 • 特征选择在减少预测推理时间方面的有效性展示 1974 • 介绍有关时间序列预测和时间序列分类 1373 • 开发和设计实现LSTM模型用于家庭用电的多步时间序列预测相关资料分享 2025 • Multivariate Linear Regression多变量线性回归 1082 • Keras之ML~P：基于Keras中建立的回归预测的神经网络模型 4215 • 关于多变量灰色预测模型的程序 4412 • 经济预测模型 2011 • GPRS小区流量预测中时序模型的比较研究 1992