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python基于趋势和季节性的时间序列气象数据预测 原创

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概述

时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测,并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。

本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法的预测模型,来预测有趋势和/或季节成分的时间序列数据。

为了涵盖所有这些内容,我们将使用一个时间序列数据集,包括1981年至1991年期间墨尔本(澳大利亚)的温度。这个数据集可以从这个Kaggle下载,

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评论(1)

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细心的鱼 • 0
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很实用
2023-10-16 回复