【问题标题】:ARIMA Forecast - Multiple modelsARIMA 预测 - 多个模型
【发布时间】:2018-08-01 10:14:37
【问题描述】:

我已经构建了一个 ARIMA 模型来预测特定指标。 现在我想预测另外两个指标。 因此,我分别为它们构建了另外 2 个模型。 因此,我有三个单独的 ARIMA 模型来预测三个不同的指标。 有没有可能结合这些模型。这样我最终将只有一个模型。 非常感谢任何帮助

【问题讨论】:

  • 运行3个模型有问题吗?这些可以在同一个脚本中。只需添加他们的结果。
  • 随着每一个指标的添加,我将不得不继续添加代码,这会使其变慢。我还建议部署一个最终模型,而不是部署多个模型,这就是我需要这种方法的原因。

标签: python-3.x machine-learning arima


【解决方案1】:

ARIMA(p,d,q) 模型专门设计用于对一系列数据进行操作,该系列中的每个区间都有一个数据点。如果您想将不同变量的多个数据点组合成一个模型,那么您可能需要人工神经网络之类的东西。

如果你看一下 ARMA 模型的公式:

您可以看到一切都在 X_t 变量或错误项 (e_t) 上运行。所以它不是为 X、Y 和 Z 设计的。

对于 ANN,您可以有任意数量的输入或输出。所以多个输入变量可以用于多个预测。

例如,如果您有温度数据的时间序列,您可以使用 ARIMA 模型对其进行建模。如果您有温度、湿度和降水量,那么您可以使用 ANN,因为每个变量都有助于使其他变量的预测更加准确。

【讨论】:

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