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R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18359 电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。为了准确预测电力负荷，有必要进行建模。本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。 用电量 本文使用的数据R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列:季节性、周期性
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20434 本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ，例如道路上的交通流量， > plot(T,X,type="l") > reg=lm(X~T) > abline(reg,col="red") 如果存在趋势，我们应该将其删除，然后处理残差 > Y=residuals(reg) > acf(Y,lag=36,lwd基于SARIMA-LSTM的门诊量预测研究
基于SARIMA-LSTM的门诊量预测研究 卢鹏飞1, 须成杰2, 张敬谊1, 韩侣3, 李静1 1 万达信息股份有限公司,上海 201112 2 复旦大学附属妇产科医院，上海 200090 3 长春理工大学，吉林 长春 130022 摘要：为了实现更加稳健和精准的门诊量预测，构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列:季节性、周期性
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20434 本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ，例如道路上的交通流量， > plot(T,X,type="l") > reg=lm(X~T) > abline(reg,col="red") 如果存在趋势，我们应该将其删除，然后处理残差 >R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18359 电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。为了准确预测电力负荷，有必要进行建模。本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。 用电量 本文使用的数基于时间卷积神经网络的概率预测
https://www.toutiao.com/a6715386490647478797/ 基于时间卷积神经网络的概率预测 题目： Probabilistic Forecasting with Temporal Convolutional Neural Network 作者： Yitian Chen, Yanfei Kang, Yixiong Chen, Zizhuo Wang 来源： Machine Learning (cs.LG) Submitted on 15ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习
动机 传统时间序列预测中最常使用到的时间序列模型有以下五种，包括： 自回归(AR)模型 移动平均(MA)模型 自回归移动平均(ARMA)模型 差分自回归移动平均模型(ARIMA) 季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)模型。 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