我的问题是时间序列下婴儿出生数量，使用前三个时间步长预测下一个时间序列的mae, y, yhat = walk_forward_validation(data, 6)中的6可以跟supervised = series_to_supervised(values, n_in=3) print(supervised)中的3不一致吗

时间: 2024-04-21 18:26:32 浏览: 146

关于时间序列的可预测性

时间序列的可预测性一直是不同领域中一个长期存在的挑战，具有重要的应用价值。在研究时间序列预测时，理解其可预测性对于洞察系统本身具有深远意义。研究者们通常关注于提出能够准确估计时间序列可预测性的方法。本研究论文的工作重点在于澄清时间序列可预测性估计的方法，特别是针对人类移动性的时间序列。Songetal.在2010年提出了一种用于估计人类移动性可预测性的方法，并且这一方法被广泛应用于探索不同时间序列的可预测性问题。然而，原论文中描述的模糊性导致了一些误解，这些误解包括在熵估计器和熵-可预测性转换方程中使用不一致的对数基础，以及在Lempel-Ziv估计器的计算细节上的不明确，进而导致可预测性被显著高估。本文通过展示四种不同类型的理论生成时间序列以及一个经验数据集，论证了这种过度估计的程度，并且指出了Lempel-Ziv估计器对于高随机性时间序列的内在偏差。因此，这项工作为这一问题提供了清晰的画面，并帮助研究人员更加正确地估计时间序列的可预测性。文章还强调了时间序列预测具有重要的应用场景，例如在移动电话、健身手环和车辆定位系统等全球定位系统（GPS）快速增加的使用中所体现。这些应用的增加直接推动了对时间序列分析技术的需求，特别是在准确性和实时性方面。文章中提到了一些与时间序列可预测性相关的关键词，比如可预测性、人类移动性以及时间序列本身。这些关键词所指的概念是研究时间序列可预测性的核心要素，它们涉及到的理论和技术包括但不限于统计学中的时间序列分析方法、信息论中的熵的概念，以及在实际应用中如何通过模型来理解和预测时间序列数据的行为。在文章的引言部分，作者提及了在最近几年里，由于移动电话、健身手环、车辆定位系统等GPS技术的使用激增，为时间序列提供了大量的实证数据。随着数据分析技术的提升，如何有效利用这些数据，提升预测的准确度，已成为一个亟待解决的问题。时间序列预测的方法不仅在理论上具有深远的意义，而且在实际应用中具有广泛的价值。此外，文章还提到了一个具体的研究实例，即对Lempel-Ziv估计器的讨论。这是一个经常用于分析时间序列随机性的工具，它通过计算序列中不同子序列的多样性来衡量序列的复杂性。然而，在原有文献中对Lempel-Ziv估计器的描述不清，导致了在实际应用时出现了对可预测性的高估现象。在本文中，作者通过精确的理论分析和实验验证，揭示了原有方法的局限性，为未来研究者提供了一个更为准确的估计框架。总体而言，这项研究工作不仅解决了原有时间序列可预测性估计方法中存在的问题，而且也为该领域的研究者提供了一个更为清晰的研究方向和方法论。通过本研究的成果，研究人员在进行时间序列可预测性分析时，能够更加准确地评估和理解其结果，从而在不同的应用场景中做出更为合理和有效的决策。

在这段代码中，6 是用于性能评估的测试集的大小，而 3 是用于将时间序列数据转换为监督学习问题的输入序列长度。这两个参数可以独立进行调整，但是需要注意的是，如果测试集太小，可能无法准确地评估模型的泛化能力；如果输入序列长度太短，可能无法捕捉时间序列的长期依赖关系，从而导致模型性能下降。因此，需要根据具体问题进行调整，找到一个合适的平衡点。

阅读全文

我的问题是时间序列下婴儿出生数量，使用前三个时间步长预测下一个时间序列的mae, y, yhat = walk_forward_validation(data, 6)中的6可以跟supervised = series_to_supervised(values, n_in=3) print(supervised)中的3不一致吗

相关推荐

Elman神经网络时间序列预测-Elman时序预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项

基于贝叶斯线性回归bayesian时间序列预测，bayes时间序列预测，MATLAB代码 评价指标包括:R2、MAE、MSE

基于分位数随机森林时间序列区间预测，QRF时间序列区间预测预测 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区

基于递归神经网络Elman多维时间序列预测，Elman多变量时间序列预测，MATLAB代码 评价指标包括:R2、MAE、MS

基于极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型 评价指标包括:R2、MAE、

基于核极限学习机KELM时间序列预测，KELM时间序列预测，matlab代码 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMS

基于随机森林(RF)的时间序列预测，RF时间序列预测 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等

基于随机森林RF多维时间序列预测，RF多变量时间序列预测，matlab代码 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE

基于高斯过程回归GPR多维时间序列预测，GPR多变量时间序列预测，matlab代码 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、

基于核极限学习机KELM多维时间序列预测，KELM多变量时间序列预测，matlab代码 模型评价指标包括:R2、MAE、MS

基于深度置信网络(DBN)时间序列预测，深度置信网络DBN时间序列预测，matlab代码 评价指标包括:R2、MAE、MSE

基于径向基神经网络RBF时间序列预测，RBF时间序列预测 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量

基于径向基神经网络RBF时间序列预测，RBF时间序列预测 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量

基于卷积神经网络CNN多变量时间序列预测，卷积神经网络CNN多维时间序列预测 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和

基于支持向量机SVM多维时间序列预测，SVM多变量时间序列预测，matlab代码 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、R

基于极限学习机ELM多维时间序列预测，ELM多变量时间序列预测，matlab代码 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、R

基于径向基神经网络RBF多维时间序列预测，RBF多变量时间序列预测，matlab代码 评价指标包括:R2、MAE、MSE、R

基于径向基神经网络RBF多维时间序列预测，RBF多变量时间序列预测，matlab代码 评价指标包括:R2、MAE、MSE、R

mae, y, yhat = walk_forward_validation(data, 6)什么意思

最新推荐

预测问题评价指标：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE

MiniGui业务开发基础培训-htk

BottleJS快速入门：演示JavaScript依赖注入优势

管理建模和仿真的文件

【版本控制】：R语言项目中Git与GitHub的高效应用

RT-DETR如何实现在实时目标检测中既保持精度又降低计算成本？请提供其技术实现的详细说明。

vConsole插件使用教程：输出与复制日志文件

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【自然语言处理】：R语言文本挖掘与情感分析入门指南

智能衣柜的设计中是如何应用嵌入式系统与物联网技术实现个性化定制的？

基于贝叶斯线性回归bayesian时间序列预测，bayes时间序列预测，MATLAB代码评价指标包括:R2、MAE、MSE

基于分位数随机森林时间序列区间预测，QRF时间序列区间预测预测评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区

基于递归神经网络Elman多维时间序列预测，Elman多变量时间序列预测，MATLAB代码评价指标包括:R2、MAE、MS

基于极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型评价指标包括:R2、MAE、

基于核极限学习机KELM时间序列预测，KELM时间序列预测，matlab代码模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMS

基于随机森林(RF)的时间序列预测，RF时间序列预测模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等

基于随机森林RF多维时间序列预测，RF多变量时间序列预测，matlab代码模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE

基于高斯过程回归GPR多维时间序列预测，GPR多变量时间序列预测，matlab代码模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、

基于核极限学习机KELM多维时间序列预测，KELM多变量时间序列预测，matlab代码模型评价指标包括:R2、MAE、MS

基于深度置信网络(DBN)时间序列预测，深度置信网络DBN时间序列预测，matlab代码评价指标包括:R2、MAE、MSE

基于径向基神经网络RBF时间序列预测，RBF时间序列预测评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量

基于径向基神经网络RBF时间序列预测，RBF时间序列预测评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量

基于卷积神经网络CNN多变量时间序列预测，卷积神经网络CNN多维时间序列预测评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和

基于支持向量机SVM多维时间序列预测，SVM多变量时间序列预测，matlab代码模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、R

基于极限学习机ELM多维时间序列预测，ELM多变量时间序列预测，matlab代码模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、R

基于径向基神经网络RBF多维时间序列预测，RBF多变量时间序列预测，matlab代码评价指标包括:R2、MAE、MSE、R

基于径向基神经网络RBF多维时间序列预测，RBF多变量时间序列预测，matlab代码评价指标包括:R2、MAE、MSE、R