了解这方面的同志应该都知道，数值预测最常见的问题是滞后性问题，有什么比较好的办法缓解这一问题？
1条回答 默认 最新
ShowMeAI 2022-12-03 11:29关注预测数据滞后于真实数据几乎是多步时间序列预测中必然会面临的挑战，消除很难，只能尽量缓解：
1.加特征
例如在预测第10个时间步x10的时候，可以把其对应的前几天中历史观测数据的平均值x_mean加入模型中，如果前几天也有类似的变化趋势，那么模型自然就“学习”到了2.尝试预测时间t和t-1处值的差异，而不是直接预测t时刻的值
3.将样本数据差分到平稳后再对差分后的数据进行预测（类似ARIMA的思想）
评论 打赏解决 1无用举报
分享
- 2023-02-03 08:52回答 5 已采纳 下面是一个可能的 R 代码实现： # Load required libraries library(glmnet) # Load data data <- read.csv("file.cs
- 2021-11-08 22:32回答 1 已采纳 将nan替换为0，参考一下这里： statsmodels.tools.sm_exceptions.MissingDataError: exog contains inf
- 2022-08-18 17:13回答 6 已采纳 方法很多 // main.js Vue.prototype.$demoFunc = () => { const demo = localStorage.getItem('demo') c
- 2023-09-28 12:49Snu77的博客 文章内还含有运行结果的展示，同时提供给大家数据集进行操作，可以说时间序列类的任务你只看这一篇文章就足够了，总之无论你是数据科学新手，还是寻求进一步提升你的时间序列预测技能的专业人士，这篇博客都将为你...
- 2022-11-09 19:09回答 4 已采纳 是按顺序执行，但是方法需要调用才会执行。先调用add_modify(10,20)方法，调用的时候，定义的两个方法已经加载完成了，所以可以直接用了。
- 2023-02-04 21:52回答 1 已采纳 是的，结构方程中可以同时存在潜变量和显变量。例如，在链式中介中，如果因变量是显变量，其余变量可以是潜变量，这是可以的。 因为结构方程模型可以用来描述因变量的关系，而显变量和潜变量正是这种关系的两个不同
- 2022-10-06 00:32回答 1 已采纳 from hashlib import new import numpy as np a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3
- 2023-10-27 12:26Snu77的博客 ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。本章将介绍一个实战案例，利用Python编程语言实现了ARIMA模型并进行预测。通过这个案例，我们...
- 2019-02-22 03:06回答 1 已采纳 I found the reason. I created a trigger to track each order_delivery records after be deleted. An
- 2019-07-22 19:40回答 1 已采纳 https://www.jianshu.com/p/abee7c186bfa
- 2018-03-16 13:28回答 2 已采纳 EOF需要用文件输入才可以终止，要不就用CTRL+C 例：#include #include int main() { using namespace std; char ch; int
- 2024-01-20 10:00theskylife的博客 时间序列分析一直是数据科学领域中的重要课题，然而，其挑战...我们将从时间序列问题的挑战开始，逐步介绍XGBoost在时间序列中的应用场景，探讨时间序列数据的特征工程以及在时间序列预测中如何进行XGBoost参数调优。
- 回答 3 已采纳 FamaMacBeth传参的类型有误，用np.asarray转换一下试试，类似下面这种 np.asarray(test_data_1['emrwd'])
- 2023-11-11 00:35Snu77的博客 这篇文章给大家带来的是关于SCINet实现时间序列滚动预测功能的讲解，SCINet是样本卷积交换网络的缩写(Sample Convolutional Interchange Network)，SCINet号称是比现有的卷积模型和基于Transformer的模型准确率都有...
- 2023-05-30 17:00算法小陈的博客 本文详细探讨了移动平均模型（MA）在时间序列分析中的应用。我们首先对时间序列数据的基础概念进行了回顾，然后深入理解了MA模型的基本概念和前提假设。文章详细阐述了MA模型与AR模型的区别，并明确了MA模型在建模...
- 2017-07-27 16:33Goldxwang的博客 Python中使用LSTM网络进行时间序列预测 2017-04-09 21:08来源:AI100 原标题：AI 技术讲座精选：Python中...在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学
- 2023-10-19 13:53908486905的博客 将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的一组时间序列的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。 时间序列模型其实也是一种回归模型，其基于...
- 2024-04-13 14:01lichunericli的博客 掌握时间波动：借助时间序列交叉验证技术提升预测精准度
- 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...
- 2023-12-08 14:27theskylife的博客 它可以帮助我们发现数据中隐藏的趋势、周期、季节性、异常等模式，从而为未来的决策和预测提供依据。 在许多领域，时间序列分析都有着广泛的应用，例如金融、经济、市场营销、社会科学、医疗、气象等。通过时间序列...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
创建了问题
12月2日
悬赏问题
- ¥15 关于logstash转发日志时发生的部分内容丢失问题
- ¥17 pro*C预编译“闪回查询”报错SCN不能识别
- ¥15 微信会员卡接入微信支付商户号收款
- ¥15 如何获取烟草零售终端数据
- ¥15 数学建模招标中位数问题
- ¥15 phython路径名过长报错 不知道什么问题
- ¥15 深度学习中模型转换该怎么实现
- ¥15 Stata外部命令安装问题求帮助！
- ¥15 从键盘随机输入A-H中的一串字符串，用七段数码管方法进行绘制。提交代码及运行截图。
- ¥15 如何用python向钉钉机器人发送可以放大的图片？