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重庆网站建设 渝/seo服务方案

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_20466211/article/details/143508738 2025/3/26 7:05:13
重庆网站建设 渝,seo服务方案,手机静态网站建设课程设计报告,wordpress影视源码文章目录 1 时间序列1.1 时间序列特点1.1.1 原始信号1.1.2 趋势1.1.3 季节性和周期性1.1.4 噪声1.2 时间序列预测方法1.2.1 统计方法1.2.2 机器学习方法1.2.3 深度学习方法2 GRU2.1 模拟数据2.2 数据归一化2.3 生成滞后特征2.4 切分训练集和测试集2.5 模型训练2.6 模型预测3 参…

文章目录

  • 1 时间序列
    • 1.1 时间序列特点
      • 1.1.1 原始信号
      • 1.1.2 趋势
      • 1.1.3 季节性和周期性
      • 1.1.4 噪声
    • 1.2 时间序列预测方法
      • 1.2.1 统计方法
      • 1.2.2 机器学习方法
      • 1.2.3 深度学习方法
  • 2 GRU
    • 2.1 模拟数据
    • 2.2 数据归一化
    • 2.3 生成滞后特征
    • 2.4 切分训练集和测试集
    • 2.5 模型训练
    • 2.6 模型预测
  • 3 参考附录

1 时间序列

时间序列数据是按特定间隔记录的观测值集合，例如每小时的天气报告或每日的库存和销售报告。
时间序列为我们提供了了解历史数据的工具，并利用它们更确定地预测未来。

1.1 时间序列特点

在时间序列分析中，通常将时间序列分解为趋势、季节性、周期性和噪声这四个部分。

1.1.1 原始信号

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decomposedates = pd.date_range(start='2000-01-01'<

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