滑动预测中horizon=3和多步预测有什么区别
时间: 2024-01-09 21:04:11 浏览: 66
滑动预测中,horizon表示预测的未来时间步数,即预测未来几个时间点的值。而多步预测则是指一次性预测未来多个时间点的值。
具体区别在于:
1. 滑动预测中,每次预测只预测一个时间点的值,然后将这个预测值加入到历史数据中去,再用新的历史数据来预测下一个时间点的值。而多步预测则是一次性预测多个时间点的值,不需要加入预测值到历史数据中去。
2. 滑动预测中,每次预测只考虑前面一段时间的历史数据,而多步预测则需要考虑更长的历史数据。
3. 滑动预测中,每次预测都是基于实际历史数据进行的,预测结果可以用于实时决策。而多步预测则需要在预测时知道所有未来时刻的值,预测结果不能用于实时决策。
综上所述,滑动预测和多步预测在应用场景和预测方法上有所不同,需要根据实际需求进行选择。
相关问题
我的模型是单步预测,horizon=len(y_batch) 相当于建立ARCH多步预测,是否不妥
是的,你说得对。在ARCH模型中,horizon表示预测的步数,如果将其设置为len(y_batch),则相当于在ARCH模型中建立了多步预测模型,这样不妥。建议将horizon设置为1,即只预测下一个时间步的方差。修改后的代码如下:
```
batch_size = 32 # 每个批次的大小
n_batches = len(X_test) // batch_size # 总批次数
# 遍历每个批次进行训练
for i in range(n_batches):
# 获取当前批次的数据
X_batch = X_test[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
y_batch = y_test[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
# 使用 LSTM+attention 模型对当前批次数据进行预测
y_pred = model_lstm.predict(X_batch)
# 计算 LSTM+attention 模型的预测误差
residuals = y_batch - y_pred
# 使用 ARCH(1) 模型对残差序列进行建模
model_arch = arch_model(residuals, mean='Zero', vol='ARCH', p=1)
res = model_arch.fit()
# 预测 ARCH 模型的方差
forecast_var = res.forecast(horizon=1)
```
以上代码将horizon设置为1,即只预测下一个时间步的方差。这样可以避免在ARCH模型中建立多步预测模型,使模型更加准确。
Python实现SVM滚动多步预测以及误差分析和可视化代码
首先,需要导入所需的Python库和模块,包括numpy、pandas、matplotlib和sklearn中的SVM模块。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
```
接下来,需要定义一个函数来实现SVM滚动多步预测。该函数将接受以下参数:
- data: 输入的时间序列数据
- window_size: 滚动窗口的大小
- horizon: 预测的步数
- kernel: SVM模型的核函数类型
- C: SVM模型的惩罚系数
- epsilon: SVM模型的松弛变量
```python
def svm_multi_step_prediction(data, window_size, horizon, kernel='rbf', C=1e3, epsilon=0.1):
# 创建一个空的numpy数组来存储预测结果
predictions = np.zeros((len(data) - window_size - horizon + 1, horizon))
# 循环遍历数据,进行滚动窗口预测
for i in range(len(data) - window_size - horizon + 1):
# 从原始数据中获取当前窗口的数据
window_data = data[i:i+window_size]
# 构建输入和输出数据
X = np.arange(start=1, stop=window_size+1).reshape(-1, 1)
y = window_data.reshape(-1, 1)
# 创建SVM模型,训练模型并进行预测
svr = SVR(kernel=kernel, C=C, epsilon=epsilon)
svr.fit(X, y)
predictions[i] = svr.predict(np.arange(start=window_size+1, stop=window_size+horizon+1).reshape(-1, 1)).reshape(-1)
return predictions
```
接下来,需要定义一个函数来计算每个预测步骤的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。该函数将接受以下参数:
- actual: 实际值的numpy数组
- predicted: 预测值的numpy数组
```python
def calculate_errors(actual, predicted):
# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(actual - predicted))
# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(np.mean(np.square(actual - predicted)))
return mae, rmse
```
最后,可以使用以下代码来加载数据、调用SVM滚动多步预测函数、计算误差并可视化结果:
```python
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=0, index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True).values
# 调用SVM滚动多步预测函数
predictions = svm_multi_step_prediction(data, window_size=20, horizon=5, kernel='rbf', C=1e3, epsilon=0.1)
# 计算误差
actual = data[20+5-1:]
mae, rmse = calculate_errors(actual, predictions)
# 可视化结果
plt.plot(actual, label='Actual')
for i in range(predictions.shape[1]):
plt.plot(np.arange(i, len(actual)), predictions[:,i], label=f'Prediction Step {i+1}')
plt.legend()
plt.title(f'SVM Multi-Step Prediction (MAE={mae:.2f}, RMSE={rmse:.2f})')
plt.show()
```
这段代码将加载名为“data.csv”的文件,并使用SVM滚动多步预测函数来预测未来5个时间步长的值。然后,它将计算预测结果与实际值之间的MAE和RMSE,并使用matplotlib库将结果可视化。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)