Azure ML批量运行-单一输出
我使用R引擎创建了一个预测实验.我的数据源是枢轴的,因此我需要行通过行. 输出在单行预测中效果很好.但是,当我尝试填充多行时,它仍然给出单行输出 - 仅对于第一个记录. 我正在尝试将结果循环如下: # Map 1-based optional input ports to variables dataset1
8 2024-03-25
编程技术问答社区
我如何在Keras中用一个模型使用多个数据集?
我使用LSTM网络尝试使用KERAS和TensorFlow进行外汇预测. 我当然希望它在许多天的交易中进行训练由于这些跳跃和没有运动的阶段,"困惑".另外,我使用的一天每分钟的数据使用一分钟,但是这样我的培训数据时间非常有限,并且模型不会很好. 您对如何解决此问题有想法吗? 这是我当前的代码: code 谢谢 解决方案 如果您打算将多个数据集拟合为数据切片,则类似的东西会起作用: for _ in range(10): #somehow cut the data into slices and fit them one by one model.fit(data_slice, label_slice ......) 连续调用 fit 将逐步训练单个模型.
16 2024-03-07
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R中ARIMA预测的数值相同
我正在尝试使用Arima对R中的股票价格进行预测.我正在使用auto.arima功能来适合我的模型.每次我尝试这样做时,我都会获得预测值相同的值.我尝试使用不同的股票,但在每种情况下都会发生同样的事情.在这里,我尝试了预测苹果价格: arimapple fitappletrain fitappletrain 预测 预测 和我获得的输出如下: Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 17763 180.94 176.7350 185.1450 174.5090 187.3710 17764 180.94 174.9932 186.8868 171.8451 190.0349 17765 180.94 173.6567 188.2233 169.8011 192.0789 17766 180.94 172.5299 189.35
20 2024-03-03
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new_transformation在ARIMA内部的tsibble对象的多个输入中不起作用
我正在研究本书的练习#4. 我正在尝试创建一个转换以调整CPI,但是,它似乎是因为我将两个变量从tsibble对象传递到我的转换函数中,它不识别它是数据的转换,而是作为数据的转换新数据系列.有什么想法如何纠正? library(fpp3) cpi_adj % model(ARIMA(cpi_trans(Takings, CPI) ~ trend(knots = yearquarter("2008 Q1")) + season())) aus_acc_fit %>% f
12 2024-03-03
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季节性自回归管理模型的季节性部分是如何工作的?
我了解Arima,但我对季节性成分有问题.想象一下,如屏幕截图所示,我们每天都有具有每周季节性的数据. 如果我适合Arima (3,0,3)(3,0,3)7并尝试预测t(36)的点,则非季节组件将使用红色标记的值: 但是,关于季节性组件,它会返回7个步骤,然后使用3个值(因为P和Q设置为3个),因此使用所有绿色标记值?还是只需在t-7,t-14和t-21上使用最后3点,以橙色标记(忽略t-28)?: 解决方案 我自己找到了我们自己,以防有人在乎: 它将使用t-7,t-14和t-21标记为橙色的最后3点,忽略t-28.
24 2024-03-03
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StatsModels Arima预测没有外源变量的未来值
我正在运行统计模型中具有外源变量的Arima模型,我正在尝试对多个步骤进行预测,而不知道外源变量的未来价值. results.forecast()中的exog选项需要不超出样本值.我想知道是否有可能在不知道这些价值的情况下进行几天的预测? 如果问题不清楚,则假设我将智商作为时间表变量建模,以多年的教育为外生变量.我在高中结束时训练该模型,我想在4年后预测我的智商,但我不知道我是否继续上学.我可以使用统计模型进行预测而不知道我要学的几年?谢谢! 解决方案 否,您必须提供更新的exog值才能预测样本.然后,您的预测将取决于您提供的值. 在您的示例中,您可以在您继续上学或假设您没有的假设下进行预测.这些是不同的情况,将导致不同的预测.但是智商的Arima模型无法预测您是否会留在学校. 您可以查看讨论
14 2024-03-03
编程技术问答社区
在R语言中,我们是否需要在传递给Arima()的xreg参数之前对外生变量进行差分?
我正在尝试在R中使用Arimax构建一个预测模型,并需要有关如何在XREG参数中处理协变量的一些指导. 我了解,auto.arima函数在拟合模型的同时(来自培训期数据),请注意协变量的差异,而且我也不需要区分用于生成测试期(未来值)的预测的协变量. 但是,当使用R中的Arima()与自定义(p,d,q)和(p,d,q)[m] d拟合模型时,D或D大于0,我们是否需要手动对协变量? 如果我确实有区别,我会发现相差的协变量矩阵的长度小于因变量的数据点的数量. 应该如何处理? 我应该发送协变量矩阵,即没有区别? 我应该做差异,但省略了最初的几个观察结果,这些观察结果是不同的协变量数据吗? 我是否应该保留差异协变量值的前几行的实际值,其余行以具有差异值? 如果我必须将标志变量(1/0)传递给XREG矩阵,我是否应该对这些变量进行区别,或者与剩余变量的差异值相差的标志变量的实际值? 此外,在生成未来期间的预测时,我如何通过协变量(如或差异之后)? ? 我正在
28 2024-03-03
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forecast.Arima'软件包中缺少函数'预测'。
无法在预测软件包中找到forecast.arima函数.未找到显示" forecast.arima"的错误.可以使用预测函数代替" forecast.arima"函数?我正在使用预测8.1. 其次,Arima的输出对于未来日期平均是平均值.这是因为我使用"预测"功能. 库(预测) arima.forecast
14 2024-03-03
编程技术问答社区
天气预测算法的多样性
目前,对英国的Metoffice的预测有很大的"风暴".他们预测了一个温和潮湿的冬天,而我们在北爱尔兰有记录的最冷的温度,地面上的雪,通常在12月很少. 这是我很想玩的东西,不是我声称自己可以击败它们,而是想知道人们目前正在与之合作的算法?它们基于哪些数据集? 可能性大概包括神经网络建模输入,健身是预测的准确性,复杂的数学模型,甚至是"与昨天相同"的预测,我听说过(尽管看不到证据)对单一的说法更可靠 - 天预测(尽管此后显然会下降). 理想情况下,喜欢听到天气中心的一些开发人员或可以访问超级计算机的声音,听到方法会很有趣... 简而言之,如果您打算建立和运行自己的预测模型,您将面临三个主要问题: 访问观察 数学模型的开发 运行模型的计算能力 访问观察 据我所知,获得良好的气象观察的访问要花很多钱. 您需要从全球各地进行观察,并为整个星球的海洋和氛围建模.另外,您需要从计算全局模型的人那里获得所谓的横向边界条件. 数学模型的开发 我不是
32 2024-01-23
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R:带有每日数据的霍尔特-温特斯(预测包)。
在下面的示例中,我试图在每日数据上使用Holt-winters平滑,但我遇到了几个问题: # generate some dummy daily data mData = cbind(seq.Date(from = as.Date('2011-12-01'), to = as.Date('2013-11-30'), by = 'day'), rnorm(731)) # convert to a zoo object zooData = as.zoo(mData[, 2, drop = FALSE], order.by = as.Date(mData[, 1, drop = FALSE], format = '%Y-%m-%d'), frequency = 7) # attempt Holt-Winters smoothing hw(x = zooData, h = 10, seasonal
28 2023-12-26
编程技术问答社区
R中的时间序列对象有很多问题
我在处理某些预算数据的 - 时间序列对象方面非常困难. 原始数据是〜1800合同的14,460行付款,其中每一行具有DD/mm/yyyy和金额功能.在2000年1月1日至2014年12月31日之间有5296天,但实际上只有3133天才能付款.因此,日子的间隔不规则,有些日子出现了一份以上的合同付款,而其他人则付款为零. 我遇到的主要问题是在以不规则间隔发生的每日数据时,这些时间序列对象表现出残酷的固执.我什至将付款合并到连续的日期向量,并且仍然存在相同的问题,即频率,周期性或订单. . CTS_date_V
30 2023-12-24
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ToUniversalTime如何预测?
有一个相关的问题 toursaltime如何工作.但是有关时间转换的相关信息告诉我,过去有时间转换的相关数据库.我的问题是ToUniversalTime如何预测,并知道何时将是2070年的DST变化? 解决方案 我的问题是ToUniversalTime如何预测,并知道何时将是2070年的DST变化? 不能.它没有对我们世界各国政府决定与他们的时区做什么的未来有任何特殊的见解. 世界上的任何本地时间都是由每个地方按其自己的标准设定的时区规则决定的.由于实用,政治或宗教的各种原因,这些时间一直在改变.为此,没有任何无所不能的国际理事机构,也没有任何规则必须执行的规则. 实际上,大多数政府在进行这些更改时倾向于 通知.通常,他们至少已经一年了.例如,美国在2005年在2005年宣布了2007 /p> 但并非总是如此.例如,所有这些更改均由我们在计算中使用的两个通用时区数据库跟踪和捕获.您可以在 the timezone tag wiki wiki 中阅读有关这些
22 2023-11-11
编程技术问答社区
静态测试问题
我正在使用 Air Miles 数据集,我进行了三个不同的测试,以检查时间序列数据集中的固定 测试1:使用ACF和PACF acf(airmiles) pacf(airmiles) 在区分它的大部分值之后,现在的大部分值都处于显着性水平 acf(diff(airmiles)) pacf(diff(airmiles)) 测试2:使用adf.test adf.test(airmiles,k=0,alternative = "stationary") Augmented Dickey-Fuller Test data: airmiles Dickey-Fuller = -1.1415, Lag order = 0, p-value = 0.8994 alternative hypothesis: stationary p值似乎大于0.05,因此我进行区分然后进行相同的测试 adf.test(diff(airmiles),k=0,al
28 2023-10-22
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5个变量的BEKK(1,1)模型的预测情况
我已经估计了一个BEKK(1,1)模型,现在我想拥有模型的预测值.以下是用于估计BEKK(1,1)型号的R代码. > install.packages('MTS') > install.packages('rmgarch') > simulated simulated estimated diagnoseBEKK(estimated) 解决方案 既然您的问题(是一个问题吗?)并没有真正清楚您要实现的目标(并混合包装/命令),我会回答我认为您想知道的内容. 首先,您描述的命令来自软件包 mgarchBEKK ,而不是MTS或rmgarch. 我会坚持您的示例,其中有两个
12 2023-10-22
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需要在python中用na值之前的过去三个值来填充na值
需要用该na 的过去三个值填充Na值 这是我的数据集 receip_month_year net_sales 0 2014-01-01 818817.20 1 2014-02-01 362377.20 2 2014-03-01 374644.60 3 2014-04-01 NA 4 2014-05-01 NA 5 2014-06-01 NA 6 2014-07-01 NA 7 2014-08-01 46382.50 8 2014-09-01 55933.70 9 2014-10-01 292303.40 10 2014-10-01 382928.60 解决方案 是此数据集A .CSV文件或数据框架.这个na是" nan"或string? import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv('your dataset',sep=' ') df
14 2023-10-22
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我如何在R中拟合 "Y(t)=αX+βY(t-1)-βY(t-2)"模型?
我必须使用R进行时间序列 y(t)提前一步. y(t)=αx +βy(t-1)-βy(t-2) 但是,我不知道如何处理以下问题: 我必须服用βy(t-1) 减去 βy(t-2).. 两个都有自回旋( y(t-1), y(t-2))和 exenenos 变量( x ). 我必须测试" βy(t-1)-βY(t-2)"是表达自动降低而不是其他Arima模型的最佳方法. 时间序列 y(t)是: Y
26 2023-10-22
编程技术问答社区
Forecat : R中的维数不正确
i进行TS分析. 我的dput(). df=structure(list(month = structure(c(5L, 4L, 8L, 1L, 9L, 7L, 6L, 2L, 12L, 11L, 10L, 3L, 5L, 4L, 8L, 1L, 9L, 7L, 6L, 2L, 12L, 11L, 10L, 3L, 5L, 4L, 8L, 1L, 9L, 7L, 6L, 2L, 12L, 11L, 10L, 3L, 5L, 4L, 8L, 1L, 9L, 7L, 6L, 2L, 12L, 11L, 10L, 3L, 5L, 4L, 8L, 1L, 9L, 7L, 6L, 2L, 12L, 11L, 10L, 3L, 5L, 4L, 8L, 1L, 9L, 7L, 6L, 2L, 12L, 11L, 10L, 3L, 5L, 4L, 8L, 1L, 9L, 7L, 6L, 2L, 12L, 11L, 10L, 3L, 5L, 4L, 8L, 1L, 9L, 7L, 6L,
18 2023-10-22
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将r中的多个时间序列预测的准确性导出到csv文件中
我正在使用fpp软件包来同时预测不同客户的多个时间序列.我已经能够将不同简易预测方法(snaive,meanf等)的点预测提取到CSV文档中.但是,我仍在尝试弄清楚如何同时将每个时间序列的accuracy()命令的度量提取到CSV文件中. 我构建了一个示例: # loading of the "fpp"-package into R install.packages("fpp") require("fpp") # Example customers customer1
18 2023-10-22
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