比较好的做网站的公司,网站建设公司 深圳,wordpress葬爱导航,网页版微信二维码失效了怎么恢复文章目录 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 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'
