DeepLearningForTSF:深度学习以进行时间序列预测

时间:2021-05-30 05:54:06
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文件名称:DeepLearningForTSF:深度学习以进行时间序列预测
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更新时间:2021-05-30 05:54:06
Python 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

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