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時間序列預測數(shù)據(jù)要求（時間序列進行預測）

發(fā)布時間：2023-03-19 16:01:34 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 262 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于時間序列預測數(shù)據(jù)要求的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、時間序列數(shù)據(jù)分析步驟
2、時間序列預測區(qū)間怎么設置
3、神經(jīng)網(wǎng)絡預測時間
4、關于時間序列預測，預測多少點數(shù)合適的問題

時間序列預測數(shù)據(jù)要求（時間序列進行預測）

一、時間序列數(shù)據(jù)分析步驟

時間序列數(shù)據(jù)分析步驟如下：

1、用觀測、調(diào)查、統(tǒng)計、抽樣等方法取得被觀測系統(tǒng)時間序列動態(tài)數(shù)據(jù)。

2、根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)作相關圖，進行相關分析，求自相關函數(shù)。相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，并能發(fā)現(xiàn)跳點和拐點。跳點是指與其他數(shù)據(jù)不一致的觀測值。如果跳點是正確的觀測值，在建模時應考慮進去，如果是反?，F(xiàn)象，則應把跳點調(diào)整到期望值。

3、拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變?yōu)橄陆第厔莸狞c。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如采用門限回歸模型。

4、辨識合適的隨機模型，進行曲線擬合，即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數(shù)據(jù)。對于短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節(jié)模型加上誤差來進行擬合。

5、對于平穩(wěn)時間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進行擬合。當觀測值多于50個時一般都采用ARMA模型。

6、對于非平穩(wěn)時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩(wěn)時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。

二、時間序列預測區(qū)間怎么設置

預測區(qū)間設置方法如下：

1、使用類型轉換節(jié)點將字符型的日期型轉化為日期型。

2、使用時間選擇節(jié)點選擇選擇85年至95年的數(shù)據(jù)的進行分析。

3、設置時間區(qū)間。

4、使用時序圖節(jié)點分析序列的趨勢。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡預測時間

神經(jīng)網(wǎng)絡預測時間是指使用神經(jīng)網(wǎng)絡算法預測時間序列數(shù)據(jù)的過程。時間序列數(shù)據(jù)是指關于時間的連續(xù)的數(shù)據(jù)，例如每小時的天氣、股票價格等。

神經(jīng)網(wǎng)絡是一種機器學習算法，它通過學習數(shù)據(jù)和規(guī)則來完成預測。在預測時間序列數(shù)據(jù)時，神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來預測未來數(shù)據(jù)。

通常，神經(jīng)網(wǎng)絡預測時間序列數(shù)據(jù)時需要使用特殊的網(wǎng)絡結構和技術，例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短時記憶（LSTM）。此外，需要對數(shù)據(jù)進行預處理和特征工程，以便能夠讓神經(jīng)網(wǎng)絡更好地學習和預測。

請注意，由于時間序列數(shù)據(jù)具有時間相關性和不確定性，因此神經(jīng)網(wǎng)絡預測時間序列數(shù)據(jù)并不總是100%準確。因此，在實際應用中，應該根據(jù)預測的結果進行調(diào)整和評估，以保證最終的結果是有效和可靠的。

四、關于時間序列預測，預測多少點數(shù)合適的問題

擬合結果好，是因為有實際的數(shù)據(jù)在不斷修正這些方法的偏差。而預測的時候就會有問題，就像你說的，后50個數(shù)據(jù)預測的會不準。你們導師的意思是對的，我們總感覺樣本數(shù)據(jù)越多，預測結果越準，其實這是不對的。預測和數(shù)據(jù)多少無關（最少也得5個以上吧），關鍵是你預測的數(shù)據(jù)和基年的數(shù)據(jù)的時間差值，差值越大，偏差越大，因為中間沒有實際的數(shù)據(jù)修正。預測近期的，結果都很好，遠期的大部分不準確。看你數(shù)據(jù)這么多，你可以嘗試分步預測，比如每隔10個點，取一個數(shù)據(jù)，然后就可以預測基年后的第10個數(shù)據(jù)，依次類推。

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