请问利用SARIMA模型和LSTM模型在进行单变量时间序列预测时，除了基本的分为训练集测试集进行预测，还可以有哪些创新优化的地方
关于#神经网络#的问题：请问利用SARIMA模型和LSTM模型在进行单变量时间序列预测时，除了基本的分为训练集测试集进行预测，还可以有哪些创新优化的地方
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关注lstm的话你可视情况加入线性层，加深深度，还有选择优化器这种点做出创新，再测试迭代次数啊，学习率啊啥啥的去优化；SARIMA模型的话好像我能想到的就是参数调优，这个也没啥创新点了吧，要不试试ARIMA模型？说不定有所提高呢
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- 2021-08-06 20:53回答 1 已采纳 1、这是机器学习的部分，如果有接触过，那使用回归模型即可；2、数据分析部分，使用pandas模块进行特征的分析处理；3、对于时间序列，一般会使用pandas中的 shift 函数进行时间序列的平移；4
- 2021-03-27 20:48三行数学的博客 基于LSTM多变量的时间序列预测
- 2021-01-20 04:42该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模，提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息，然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型，对SARIMA模型残差进行进一步...
- 2023-11-17 15:15建模先锋的博客 建立了ARIMA(3,1,3)模型，然后考虑其序列数据具有周期性波动，分别建立了Holt-Winters 三参数指数平滑模型和SARIMA模型进行分析，最后建立LSTM模型进行预测分析，通过模型的比较，得出加入周期性SARIMA模型在旅客...
- 2022-12-19 17:00数据派THU的博客 来源：DeepHub IMBA本文约6800字，建议阅读10+分钟本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列...我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数据准备等问题，并且对常见的三种时间序列预测进行对比测试。介绍时...
- 2021-01-21 14:24拓端研究室的博客 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。
- 2023-11-11 14:40Snu77的博客 本文带来的是利用传统时间序列预测模型ARIMA(注意：ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测，主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分（例如趋势和季节性）...
- 2023-05-25 16:48算法小陈的博客 这篇文章全面介绍了时间序列数据及其预测模型的基本概念和关键特性。对比了时间序列模型与传统机器学习模型，并详解了时序模型的训练方式，包括单步预测、多步预测、逐点预测和分布预测等。介绍了两种主要的时序任务...
- 2021-01-30 22:32Smilecoc的博客 时间序列定义： 时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以...对于时间序列的预测，由于很难确定它与其他变量之间的关系，这时我们就不能用回归去预测，而应使用时间序列方法进行预测。 采用时间序列
- 2023-05-16 16:06早起CaiCai的博客 Conv1D-LSTM时间序列预测
- 2023-11-10 20:42几度春风里的博客 指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。...近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。
- 2020-05-21 13:14拓端研究室的博客 具有单个隐藏层和滞后输入的前馈神经网络，可以用于预测单变量时间序列。将神经网络模型拟合到以时间序列的滞后值作为输入的时间序列。因此它是一个非线性的模型，不可能得出预测区间。 ...
- 2021-08-04 00:02AI蜗牛车的博客 kaggle竞赛宝典干货作者：杰少十大时序模型简介简介时间序列建模在销量预测，天气预测，车流量预测，股票价格预测等问题中扮演着至关重要的角色，一般时间序列的问题可以表述为下面的形式由于时间...
- 2020-09-24 16:33拓端研究室的博客 对于此示例，我将对AirPassengersR中可用的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。 ...
- 2023-09-15 13:06Snu77的博客 首先我们要对时间序列概念有一个基本的了解时间序列预测大致分为两种一种是单元时间序列预测另一种是多元时间序列预测单元时间序列预测是指只考虑一个时间序列的预测模型。它通常用于预测单一变量的未来值，例如股票...
- 2019-06-05 19:35Poo_Chai的博客 动机 传统时间序列预测中最常使用到的时间序列...自回归AR模型以时间序列的前一个值和当前残差来线性地表示时间序列的当前值，而移动平均MA模型则用时间序列的当前值和先前的残差序列来线性地表示时间序列的当前值...
- 2020-04-09 12:39datamonday的博客 从这篇文章开始，将介绍有关时间序列预测和时间序列分类任务在真实数据集上的应用，你可以以此为模板，针对自己的业务需求进行二次开发。在本系列文章的最后会尝试通过自动调参脚本来辅助优化模型。
- 2023-09-28 12:49Snu77的博客 本文提供时间序列分析从基本概念到模型的讲解，利用python和pytroch实现代码讲解，文章内既包括简单的代码示例又包括复杂的代码讲解部分，也有精美的图片的形式帮助读者更加快速的理解时间序列，本文涉及到的内容有...
- 2023-06-24 10:01End-ING的博客 在 AR 模型中，我们使用变量过去值的线性组合来预测感兴趣的变量。术语自回归表明它是变量对自身的回归。
- 2022-10-08 23:45Python数据挖掘的博客 时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日...对于时间序列的预测，由于很难确定它与其他变量之间的关系，这时我们就不能用回归去预测，而应使用时间序列方法进行预测。
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8月26日
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