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时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测,并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。 本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法的预测模型,来预测有趋势和/或季节成分的时间序列数据。 为了涵盖所有这些内容,我们将使用一个时间序列数据集,包括1981年至1991年期间墨尔本(澳大利亚)的温度。这个数据集可以从这个Kaggle下载,
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python基于趋势和季节性的时间序列气象数据预测.rar (10个子文件)
python基于趋势和季节性的时间序列气象数据预测
分享说明.txt 1KB
基于趋势和季节性的时间序列预测实战
time_series_forecast
modeling_synthetic_dataset.ipynb 1.21MB
data
daily-minimum-temperatures.csv 66KB
.idea
time_series_forecast.iml 408B
workspace.xml 7KB
misc.xml 294B
modules.xml 299B
encodings.xml 138B
modeling_temperature_dataset.ipynb 1.48MB
.ipynb_checkpoints
modeling_synthetic_dataset-checkpoint.ipynb 1.21MB
共 10 条
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资源评论
- ~?~!~。2023-11-15非常有用的资源,有一定的参考价值,受益匪浅,值得下载。
- 伍伍伍伍伍柒2023-09-18资源使用价值高,内容详实,给了我很多新想法,感谢大佬分享~
- 孙军浩2024-09-23发现一个宝藏资源,赶紧冲冲冲!支持大佬~
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- m0_571816052024-09-16非常有用的资源,有一定的参考价值,受益匪浅,值得下载。
小正太浩二
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