时间序列预测 | Python实现DeepAR模型时间序列预测

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- 时间序列预测 | Python实现DeepAR模型时间序列预测
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+ 基本介绍
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基本介绍

时间序列几乎无处不在,针对时序的预测也成为一个经典问题。根据时间序列数据的输入和输出格式,时序预测问题可以被更详细的划分。
时间序列预测 | Python实现DeepAR模型时间序列预测

  • 我们在解决时序预测问题时,需要根据问题的描述精细定位。对于一元时间序列,可能经典的ARIMA就能解决问题。当然了,这个划分也不是绝对的,因为一元时间序列通过提取时间相关的特征,转换为多元时间序列。这时候传统的回归算法都可适用,比如Lightgbm。
  • DeepAR 就是专门针对多重时间序列(单)多元(单)多步预测问题的算法。

Original: https://blog.csdn.net/m0_57362105/article/details/124087757
Author: 小橘算法屋
Title: 时间序列预测 | Python实现DeepAR模型时间序列预测

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