DeepLearningForTimeSeriesForecasting
通过深度学习技术以进行时间序列预测
序言
7天迷你课
3.用于时间序列预测的MLP
4.用于时间序列预测的CNN
5.用于时间序列预测的LSTM
6.编码器-解码器LSTM多步预测
7.用于时间序列预测的CNN-LSTM
一、预测趋势和季节性（单变量）
1.基于SARIMA预测的网格搜索超参数优化
1.网格搜索框架
2.无趋势和季节性研究
3.趋势性研究
4.季节性研究
5.趋势和季节性研究
1_1.为时间序列预测创建ARIMA模型
1.数据预览
2.预览一下数据的自相关图
3.预览残差图和残差的密度分布图
4.滑动窗口预测ARIMA模型
1_2.如何网格搜索ARIMA超参数
每日女性出生研究
洗发水
2021-11-08 14:59:36
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