forecasting

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    特定の日付にエネルギーを予測するためのニューラルネットワーク

    特定の日付に太陽エネルギー値を予測しようとしています。この目的のために、私は人工ニューラルネットワークモデルを使用しています。正しい起動関数を決定する際に問題があります。シグモイド関数は0-1の出力を与えるので、256.33のように出力したい。だから私は隠れ層にSigmoidを、出力層にはReLuをネットワークに非線形性を持たせることを考えました。これを行う方法は何ですか？私のアプローチは正しいの
    neural-network deep-learning forecasting backpropagation 2017-06-28

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    時系列Python ARIMA（過去のデータをテスト、トレーニング、予測すること）

    データをトレーニングとテストに分けることで、モデルが見えないデータでどの程度うまく動作するかを評価する方法があることを理解しています。 私はARIMAモデルをトレーニングしており、10月1日から11月22日までの毎日のデータがあります。私は12月14日にいくつかのメトリックを予測することに興味があります。すべての入手可能なデータに私は 電車行い、パフォーマンスメトリックを取得し、使用することを予測
    python pandas forecasting 2017-07-03

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    5変数のBEKK（1,1）モデルの予測

    私はBEKK(1,1)モデルを推定しましたが、今ではモデルの予測値を求めたいと思います。以下は、BEKK(1,1)モデルを推定するためのRコードです。あなたの質問以来 > install.packages('MTS') > install.packages('rmgarch') > simulated <- simulateBEKK(2, 1000, c(1, 1)) ##prepare
    r time-series forecasting volatility 2017-07-04

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    ARIMAの結果の解釈

    ARIMAの結果をどのように解釈しますか？私は差分シリーズを持ち、2つのARIMAモデルARIMA [2,1,0]とARIMA [1,1,0]を実装しました。どちらが良いですか、私はACFとPACFをプロットしました。そこから、2,1,0は良いはずです[ACFは徐々に減少し、PACFはおよそ2に落ちます]。私はACFとPACFをプロットした後でさえ聞いたことがありますが、私たちは通常、それ以外のも
    python python-2.7 statistics time-series forecasting 2017-07-04

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    rのtbats（）でpとqを手動で設定するには？

    rのtbats（）関数を使用して予測モデルを作成しています。 誰かが手動でARMA（p、q）をtbats（）関数に直接渡す方法を知っていたのでしょうか？ 編集：質問が曖昧だった場合はお詫び申し上げます。 "エラーのARMA（p、q）モデルを選択すると、auto.arimaに渡される追加の引数（xregは無視されますが、 " ARMA（p、q）を手動で制御することは引数を渡して行うことができることが
    r time-series forecasting 2017-07-05

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    Rのスライディングウィンドウを作成して、データをテストサンプルとトレーニングサンプルに分割して予測精度をテストする方法はありますか？

    Rのforecastパッケージを使用して、3週間分のデータ（3 * 7 * 24データポイント）を読み込み、次の24時間の予測を行います。それは複数の季節性を持つ時系列です。 予測モデルはうまく動作しており、うまくいくようです。さて、データのアプローチ/予測アルゴリズムの精度を数値化したいと考えています。この目的のために機能をforecastパッケージに使用したいと考えています。 accuracy
    r forecasting 2017-07-05

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    Excelの予期しない乱数による予測[キャパシティプランニング]

    私は現在、将来の成長のためのキャパシティプランと予測を行っています。私たちが大きくなり、より多くの顧客を獲得すると、私たちは最終的に失速し、数字は遅くなり始めるでしょう。私は、それが "減少" 紹介私の予想に乱数を追加する方法を理解したいと思います 例： 日：2008年20 2009：32 2010：45 2011：49 ：2012 52 2013：60 ：2014年72 2015：88 2016
    excel server forecasting capacity-planning 2017-07-06

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    LSTMを使用した予測

    私は予測モデルを作成しましたが、未来を予測することは実際にはありません。私はたくさんのデータを持っています。私はそれを「トレーニング」サンプルと、テスト "のサンプルを取得し、次に予測がどれほど良いかを確認できます。しかし、今私は、私が持っているデータにない次の10日間を予測したい。どのように私はそれを行うことができますか？ 例：のは、私はこれらの日のためのデータを持っているとしましょう： 201
    machine-learning tensorflow neural-network lstm forecasting 2017-07-08

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    'forecast.Arima'関数が'forecast 'パッケージから抜けている

    予測パッケージでforecast.Arima関数が見つかりません。表示されたエラー "forecast.Arima"が見つかりません。 'forecast.Arima'関数の代わりに予測関数を使用できますか？私は予測8.1を使用しています。 第2に、ARIMAからの出力は、将来の日付の平均値でフラットです。これは、私が「予測」機能を使用しているためです。 ライブラリ（予想） arima.forec
    forecasting arima 2017-07-19

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    auto.arima関数のモデル一覧

    私はRでforecastパッケージを使用していますが、どのARIMAモデルが最適かを決定するために、auto.arima関数が実行しているモデルのリストを知りたいと思います。何かが欠落していないことを確認するためにテストされているすべてのモデルのリストを抽出する方法がありますか、またはそれがブラックボックスのそれほどではありませんか？ここで 例です。 library(forecast) fit
    r forecasting arima 2017-07-19
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