【摘 要】
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常用的时间序列预测方法主要有以下三种:基于传统统计学的方法、基于机器学习以及深度学习的方法,而且每一种方法都有各自的优势和应用场景。由于现实生活中时间序列的场景比较复杂、特征比较多,无法通过一个通用的模型实现对全部类型时间序列的精确预测。所以在很多场景下,以上方法的预测效果无法满足需求。本文提出了一个新的时序预测框架,用于解决不同时间序列的预测问题。该框架主要包含数据清洗和数据预测两大部分。针对数
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常用的时间序列预测方法主要有以下三种:基于传统统计学的方法、基于机器学习以及深度学习的方法,而且每一种方法都有各自的优势和应用场景。由于现实生活中时间序列的场景比较复杂、特征比较多,无法通过一个通用的模型实现对全部类型时间序列的精确预测。所以在很多场景下,以上方法的预测效果无法满足需求。本文提出了一个新的时序预测框架,用于解决不同时间序列的预测问题。该框架主要包含数据清洗和数据预测两大部分。针对数据清洗,本文提出了一种对缺失值进行补充和对异常数据进行修复的方法,提高了数据的质量,为下一步数据的预测做了铺垫;针对数据预测,该框架提出的数据预测方法中考虑了时间序列的多种特征,包括单一周期性和多种周期性等,通过和当前其他的时序预测方法的对比,有了一定的提升,取得了较为准确的预测效果,验证了数据预测方法的有效性。
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