预测模型常见的预测模型及算法
预测模型如果得到一份数据集任务是要预测出一系列的值而在预测任务中我们大多数都采用的是拟合的方法这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析灰色预测模型神经网络.1.时间序列分析时间序列也叫动态序列数据是按时间和数值性成的序列.而时间序列分析有三种作用大致可以描述为描述过去分析规律预测将来.接下来将会讲到三种模型季节分解指数平滑ARIMA模型.一般情况下时间序列的数值变化规律有四种长期趋势T循环变动C长期趋势T不规则变动I.我们先要对数据做出时间序列图观察数据随周期的变化进而判断序列是否随周期波动大如果说整体序列随周期波动大或波动不大我们对其进行季节性分解分别采用乘法和叠加模型.至于缺失值可以自己选择方法填补这里主要介绍该模型的思想以及步骤.下面介绍具体预测模型.首先介绍的是指数平滑模型指数平滑大致分为简单平滑Holt线性趋势模型阻尼趋势模型简单季节性和温特模型简单平滑模型这里截取了一个文章的段落.这里说明一下平滑参数α的选择1如果时间序列不规则起伏但长期趋于一个较稳定的数那么α在0.050
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用户评论
无论是对于初学者还是对于已经有一定基础的读者，这篇文章都是值得阅读的。
能找到这样一篇简单明了、实用的预测模型文章真是令人开心。
这篇文章对于一些特殊需求的预测模型也有涉及，非常实用。
技术难度虽然较高，但这篇文章用浅显易懂的语言讲得非常清晰。
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