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時間序列預測介紹

什麼是時間序列預測?它是通過分析過去的趨勢來預測未來事件。

地區主題:全球電力使用

在這兩節課中,您將了解時間序列預測,這是一個相對較少被人熟知但在工業和商業應用等領域中極具價值的機器學習領域。雖然神經網絡可以用來提升這些模型的效用,但我們將在經典機器學習的背景下研究它們,因為這些模型可以根據過去的表現來幫助預測未來。

我們的地區重點是全球的電力使用,這是一個有趣的數據集,可以用來學習如何根據過去的負載模式預測未來的電力使用。您可以看到這種預測在商業環境中是多麼有幫助。

電力網

照片由 Peddi Sai hrithik 拍攝,展示了拉賈斯坦邦道路上的電力塔,來自 Unsplash

課程

  1. 時間序列預測介紹
  2. 構建 ARIMA 時間序列模型
  3. 構建支持向量回歸器進行時間序列預測

致謝

"時間序列預測介紹" 由 Francesca LazzeriJen Looper 撰寫。這些筆記本最初出現在 Azure "Deep Learning For Time Series" repo,由 Francesca Lazzeri 原創撰寫。SVR 課程由 Anirban Mukherjee 撰寫。


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