forecasting

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    爲什麼我從大多數技術中獲得平坦的時間序列預測？

    我有一個簡單的例子的時間序列： 數據： Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2000 200.1 199.5 199.4 198.9 199.0 200.2 198.6 200.0 200.3 201.2 201.6 201.5 2001 201.5 203.5 204.9 207.1 210.5 210.5 209.8 208.8
    r time-series forecasting arima holtwinters 2017-09-08

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    使用arima來預測時間序列

    我嘗試使用ARIMA來預測時間序列。 ts <- c(283.678,278.158,273.345,269.773,265.863,265.673,262.977,272.557,267.628,270.106,276.346,292.736,310.649,320.550,332.954,350.313,361.524,367.406,369.442,372.043,365.030,375.2
    r prediction forecasting arima 2017-08-03

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    使用tsDyn進行預測 - 錯誤R

    早上好， 我目前正在使用日常銷售的時間序列進行預測。 該數據集稱爲myts，此前已轉換爲time series對象。 每當我運行下面的代碼，它給了我一個錯誤： require(tsDyn) x <- log(myts) mod.ar <- linear(x, m=2) Error: x must be a vector, not a ts object, do you want stats
    r neural-network forecasting 2017-09-23

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    R霍爾特溫特斯預測火車/測試

    我正在尋找一個簡單的例子（或鏈接到一個），使用基地霍爾特溫特斯或預測包中的R來繪製與預測相同的範圍內的實際。 我看過很多例子，顯示實際/擬合在一起，或實際'後跟'的預測，但我無法找到與實際/預測一起運行的代碼示例。 我之所以這樣做，是使用一個實際的子集（列車）創建一個預測，然後刪除完整的數據集，這樣我就可以展示預測的真實效果。希望這是有道理的，並提前感謝任何幫助！
    r forecasting holtwinters 2017-08-05

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    Arima/HW的日常溫度模擬/預報

    我有1960-2015的每日氣溫時間序列，並希望預測2016年。我的目標是使用簡單的方法，同時仍然能夠捕捉趨勢和隨着時間的推移數據的季節性。 （實際上我只關心五月到八月的天氣狀況，但不確定我是否可以使用過去幾年5 - 8月的數據來獲得令人信服的預測，所以我預測一年） 我嘗試auto.arima，它建議（2,0,1）的順序，但結果似乎很糟糕（見圖）[1] 此外，我試過HoltWinters平滑方法，
    r rstudio forecasting weather 2017-09-25

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    R snaive（） - 要替換​​的項目數不是替換長度的倍數

    我正在爲使用平均值和樸素方法預測具有少量觀察值的維度的多維數據製作預測模型。 我將所有resultst保存到數據框中。當我嘗試這樣做與snaive模型，我得到一個錯誤： Error in { : task 1 failed - "number of items to replace is not a multiple of replacement length" 這是代碼發生故障的部分： if(l
    r forecasting 2017-08-09

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    Xgboost預測模型缺失假期

    我正在構建一個預測系統，以預測在給定時間點將斷開連接的有線用戶數量。我正在使用Python，並且嘗試使用不同的模型，XGBoost表現最好。 我有一個以移動窗口方式工作的自我引用系統，例如，當我用完了實際情況，我開始在我的滯後時間使用預測數字。 要構建預測系統，我使用了先前800天的滯後（斷開一天），移動平均值，比率，季節性，年，月，日，星期等指標。但是，節假日，是在哪裏得到一點點搞砸了。最初我只
    machine-learning regression forecasting data-science xgboost 2017-08-10

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    [R編程的神經網絡預測

    我有3個問題與我的代碼。 首先是，實現我的RStudio神經網絡時認識stepmax和backprop功能之間的差異。 第二個問題是，我不知道如何爲我試圖找出哪些是用於預測的最佳模型2個神經網絡模型進行比較。有人能解釋一下我可以如何使用這兩個模型來找出哪個模型更精確？ 我使用的是電一小時耗了7天，這是我的輸入節點，我試圖預測未來24小時內的第8天。我有這些模型後我該怎麼做，所以我可以預測第二天？請
    r neural-network forecasting 2017-08-11

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    通過水平由上週的日均線

    快速R第：我有一個數據集，看起來是這樣的： Outlet weekday visitors Month jackInthebox Monday 10 July jackInthebox Monday 11 July jackInthebox Tues 15 July jackInthebox Tues 16 July jackInthebox Wed 30 J
    r forecasting 2017-08-17

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    tsclean正在影響ts對象中的一個值

    在ts（時間序列）對象上使用「tsclean」函數時，只有一個值（2013-Dec）受到整體影響。不知道爲什麼。 正如您所看到的「2013-Dec」值從29232改爲51654.24。休息是不變的。 > myts Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2013 44568 48528 46404 47772 57600 46
    r forecasting 2017-08-26
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