时间序列分解预测python
时间: 2023-11-21 15:58:17 浏览: 35
时间序列分解是一种将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差成分的方法,以便更好地理解和预测数据。在Python中,可以使用statsmodels库中的seasonal_decompose函数来进行时间序列分解。以下是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 进行时间序列分解
result = seasonal_decompose(data, model='additive')
# 打印分解后的结果
print(result.trend)
print(result.seasonal)
print(result.resid)
print(result.observed)
# 进行时间序列预测
forecast = result.forecast(steps=12)
print(forecast)
```
在上面的代码中,我们首先使用pandas库读取时间序列数据,然后使用seasonal_decompose函数进行时间序列分解,并打印出分解后的趋势、季节性、残差和原始数据。最后,我们使用forecast函数进行时间序列预测,并打印出预测结果。
相关问题
VMD分解 时间序列预测 python
VMD分解是一种用于时间序列预测的方法,可以通过将时间序列分解成多个模态函数来提取其内在的振动模式。在Python中,可以使用VMD分解来进行时间序列预测。
首先,你需要使用测试数据集来测试你的模型。你可以使用以下代码进行预测:
```python
prediction = my_model.predict(testX)
print("prediction\n", prediction)
print("\nPrediction Shape-", prediction.shape)
```
这段代码将使用测试数据集testX来进行预测,并打印出预测结果和预测结果的形状。\[1\]
接下来,你需要使用for循环来进行预测。你可以使用以下代码:
```python
full_df_scaled_array = full_df.values
all_data = \[\]
time_step = 30
for i in range(time_step, len(full_df_scaled_array)):
data_x = \[\]
data_x.append(full_df_scaled_array\[i-time_step:i, 0:full_df_scaled_array.shape\[1\]\])
data_x = np.array(data_x)
prediction = my_model.predict(data_x)
all_data.append(prediction)
full_df.iloc\[i, 0\] = prediction
```
这段代码将使用VMD分解方法对时间序列进行预测,并将预测结果存储在all_data中。然后,将预测结果赋值给full_df的相应位置。\[2\]
最后,你需要对预测结果进行逆变换,以得到原始的预测值。你可以使用以下代码:
```python
new_array = np.array(all_data)
new_array = new_array.reshape(-1, 1)
prediction_copies_array = np.repeat(new_array, 5, axis=-1)
y_pred_future_30_days = scaler.inverse_transform(np.reshape(prediction_copies_array, (len(new_array), 5)))\[:, 0\]
print(y_pred_future_30_days)
```
这段代码将对预测结果进行逆变换,得到原始的预测值,并打印出结果。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [实战案例:使用 LSTM 进行多变量时间序列预测(附Python完整代码)](https://blog.csdn.net/m0_59596937/article/details/128271899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
时间序列分解python
时间序列分解是一种将时间序列拆分为潜在模式、趋势、季节性和噪声的技术。在Python中,有几种方法可以进行时间序列分解。一种常用的方法是使用statsmodels库中的seasonal_decompose函数。该函数可以自动进行时间序列的分解,并提供趋势、季节性和残差等组成部分的可视化。***测。使用Prophet库,您可以通过简单的代码实现时间序列分解和预测,并进行可视化展示。您可以参考引用和中提到的教程和示例来了解更多关于在Python中进行时间序列分解的方法和技巧。如果您需要更详细的信息,您可以访问引用中提供的链接,该链接提供了一个关于时间序列预测和分解的详细指南和示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [干货 :手把手教你用Python进行时间序列分解和预测](https://blog.csdn.net/Tw6cy6uKyDea86Z/article/details/111350647)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python中的时间序列分解](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/115997686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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