forecasting

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    來自VAR模型的Portmanteau測試的P值

    我正在使用雙變量時間序列數據。我使用VAR模型來擬合和預測。 但是，seria.test（Portmanteau Test）中的「p」值給出的值爲0.0512。可以嗎？ > var1 = VAR(datax.ts, p= 8) > serial.test(var1, lags.pt=10, type = "PT.asymptotic") Portmanteau Test (asymp
    r time-series var forecasting 2017-05-23

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    如何將數據幀轉換爲時間序列

    我有一個數據幀，我想將其轉換爲ts並預測從DOC 3或SampleDate 2007-06-23開始的AvgWeight。 AvgWeight每週估計（DOC）。我想預測最後DOC（101）提前3周，所以我基本上想要預測DOC 108,115和122.此列表中的某人是否可以幫助我預測下面的這個小數據集？ DOC AvgWeight PondName SampleDate 1 3 1.0
    r ggplot2 time-series forecasting 2017-06-07

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    電力BI ARIMA預測

    我剛開始使用電力BI ARIMA預測。你如何提取預測值？使用ARIMA可視化，您似乎無法點擊數據/演練「查看記錄」或「查看數據」按鈕。
    r powerbi forecasting powerbi-embedded 2017-06-12

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    錯誤運行的foreach時預測

    我不知道這有什麼用的foreach，但我想更多的與預測... 下面是更大的桌子的只是一個小例子，我想並行運行此腳本，因爲它需要一些時間。我得到的錯誤信息： 「錯誤在{：任務2失敗 - ‘的說法是長度爲零’ 的和我不知道爲什麼作爲單獨運行時，預測功能工作正常 # Test Data Data <- data.frame(Date = as.Date(c("2017-01-01", "2017-02
    r foreach parallel-processing forecasting 2017-06-16

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    R一次預測多個ARIMA模型，用於僞抽樣

    我試圖應用一個假抽樣方法來預測使用auto.arima（）的GDP增長數據。 我有一個.csv數據，從1996Q1到2016Q4，我想從2000Q1開始提前一年預測，這意味着我的第一個預測應該基於1996Q1-1999Q1，我的第二個預測應該基於1996Q2-1999Q2等等，我最近的預測（2016Q4）應該基於2011Q4-2015Q4。 我想通了，如何申請我的子集的ARIMA模型和存儲提前預測
    r statistics time-series forecasting 2017-06-18

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    預測時間序列數據

    **Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 account 2017.4137 180.8861 103.03618 258.7361 61.8249012 299.9474 R00172 2017.4164 181.3260 102.63465 260.0173 60.9779946 301.6739 R00172 2017.4192 181
    r date time-series forecasting 2017-06-20

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    使用ARIMA模型的時間序列預測

    有沒有一種方法可以根據每月的價值預測某一列的未來值？我們如何獲得下一個6個月的價值？
    python pandas forecasting 2017-06-23

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    向先知包添加獨立變量

    有一個叫做先知的r包，非常好。它是一個廣義的可加模型。因變量是你試圖解決的度量，自變量是：增長函數，季節性函數和一個變量，它們將解釋這兩個變量中沒有的東西。我想能夠添加另一個自變量。例如： 假設我想解決頁面瀏覽。我有過去九年的數據，在這個數據包中，它將考慮季節性和增長率來解決這個問題。我將如何包含另一個自變量，如「溫度」？ 這是公式的樣子幕後： Page_Views = g(t) + s(t) +
    r forecasting gam multivariate-testing 2017-06-24

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    在這種典型情況下預測的最佳方法

    我正在構建一個時間序列預測模型。我收到的數據有一個變量「金額」，即運輸物料的運費。我有10年的月度數據格式。 這裏面臨的挑戰是，一個月的運費帳單金額不一定反映僅在該月份運輸的材料的金額。有時候，這些材料被運送成碎片並在接下來的2-3個月內被收費，並且這些鈔票意外地高出隨機擾亂時間序列模式。例如，如果我有2017年3月的比爾，那麼它可能在1月和2月有一定的數額。 我嘗試了ARIMA並獲得了40％的M
    r statistics time-series prediction forecasting 2017-06-26

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    用於在特定日期預測能量的神經網絡

    我試圖預測特定日期的太陽能值。爲此，我使用人工神經網絡模型。我在決定正確的激活函數時遇到問題。由於sigmoid函數給我輸出0-1，我想有和輸出像256.33。所以我想爲隱藏層應用sigmoid，爲輸出層應用ReLu以保持網絡中的非線性。您能否告訴我如何做到這一點？我的方法是否正確？ （1）我嘗試將兩個圖層的sigmoid作爲激活函數應用（2）然後我將ReLU激活應用於函數。這兩種方法都是失敗的。
    neural-network deep-learning forecasting backpropagation 2017-06-28
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