forecasting

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Python에서 ARMA 모델을 사용하여 데이터 세트 및 예측 시제를 모델

데이터 집합을 here으로 수집했습니다. 먼저 read_csv을 pandas에서 사용할 때 (10 대신) 한 열에 모든 데이터를 표시하므로이 데이터 세트를 정리하고 싶습니다. 출력은 [8784 rows x 1 columns]입니다. (이 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?) 두 번째로이 데이터 세트의 간단한 ARMA 모델을 검토하여 AC 열의 값을 예측하고

python pandas dataset regression forecasting 2017-05-01

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시계열 그래프에 유체 선이 표시되지 않습니다.

저는 r에 상당히 익숙하며 ARIMA 시계열 예측을 수행하려고합니다. 15 분마다 전기 부하로보고있는 데이터입니다. 다음과 같이 내 데이터는 같습니다 day month year PTE periode_van periode_tm gemeten_uitwisseling 1 1 01 2010 1 0 secs 900 secs 2636 2 1 01 2010

r time-series forecasting timeserieschart 2017-03-29

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예측 함수를 r의 임의 포리스트 모델과 함께 사용할 수 있습니까?

예측 기능을 randomforest와 함께 사용할 수 있습니까? PFB Date SKU City Sales <date> <chr> <chr> <dbl> 1 2014-08-11 Vaseline Petroleum Jelly Pure 60 ml Jeddah1 378 2 2014-08-18 Vaseline Petroleu

r random-forest forecasting 2017-04-04

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예측 neuralnet() : is.constant (y)의 오류 : (목록) 객체를 'double'을 입력 할 수 없습니다.

neuralnet() 함수를 사용하여로드 데이터를 예측하려고합니다. 전망() 함수는 내가 오류 메시지가 나타납니다 : 오류 is.constant에 (y)를 : date temperature load weekday month weekend day 1 2010-01-01 -28 256131 5 01 0 1 2 2010-01-02 -24 277

r time neural-network forecasting 2017-04-05

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예측을 위해 판다를 사용하는 패턴에 대한 10 분 타임 스탬프 간격 시각화?

하나의 열이 시간 스탬프로 가득 찬 데이터 파일이 있고 10 분 시간 간격으로 시간을 집계했습니다. 이러한 패턴을 시각화하여 수요의 기본 패턴을 찾으려고합니다. 이 정보의 히스토그램을 보았습니다 ... 히트 맵은 좋은 결과를 반환하지 않았습니다. 내 정보는 다음과 같은 타임 스탬프로 가득 찬 하나의 열일뿐입니다. 2017-08-28 14:37:00 10 만

python pandas machine-learning jupyter-notebook forecasting 2017-04-05

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예측 기능 FORECAST.ETS는

그래서 나는이 보이는 테이블이 작동하지 않습니다 A B Mar 31 2013 -0.0253 Apr 07 2013 0.0215 Apr 14 2013 -0.0153 Apr 21 2013 0.0222 Apr 28 2013 0.0148 May 05 2013 0.0159 May 12 2013 0.0148 May 19 2013 -0.0102 Ma

excel excel-formula forecasting 2017-04-09

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ACF 및 PACF 해석

ACF 및 PACF 플롯을 읽고 모델의 지체를 결정하는 데 어려움이 있습니다. 다음 그래프 나에게 제공 #create time series NLdailyts <- ts(NLdaily$load, frequency =365.25, start = c(2010,1,1)) #difference time series NLdailytsdiff <- diff(NL

r time-series forecasting 2017-04-12

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X 축 X 축 스케일 변경 R

데이터는 월간이지만 2 년 간격으로 표시됩니다. 월별로 표시하고 싶습니다.이 같은 library(ggplot2) library(ggfortify) spendingARIMA <- arima(spendingSaas, order = c(2, 1, 0)) fianlforecastSpending <- forecast(spendingARIMA, h= 6, lev

r statistics time-series forecasting 2017-04-14

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openweathermap 예측 api 결과가 같은 도시

위도가 & lon 인 openweathermap api를 사용합니다. 나는 위도가 & 인 결과를 모두 이해할 수 없다. 결과는 같은 도시이며, 도시는 바뀌지 않았다. 위도는 & lon이다. 모든 가이드를 이용해 주셔서 감사합니다. 감사합니다. 알리

api forecasting openweathermap 2017-04-21

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R에서 auto.arima는 계절성을 포착하지 못했습니다.

auto.arima()은 시리즈가 존재하지 않음을 알 수 있지만 시즌 시리즈 구성 요소를 제공하지 않습니다. 이 함수는 계절 (5,0,0)의 ARIMA 모델을 제공하지 않습니다. 그래서, 그 모델을 사용하여 예측하려고 할 때, 그것은 단지 평균을 제공합니다. 시계열은 호주 멜버른의 일일 최저 기온 10 년간입니다. TS 오브젝트 데이터로 사용하여 시도 `

r time-series forecasting 2017-04-25

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