时间序列多元回归预测数据集

以下是一些时间序列多元回归预测数据集的示例：

1. 风速和温度：该数据集包含了从2005年到2014年在美国得克萨斯州一个风能发电场收集的风速和温度数据。每小时采集一次数据。

2. 股票价格：该数据集包含了从2006年到2016年在纽约证券交易所上市的500家公司的股票价格。每天采集一次数据。

3. 航空客流量：该数据集包含了从1949年到1960年间美国国内的航空客流量数据。每月采集一次数据。

4. 水位：该数据集包含了从1985年到1995年在澳大利亚维多利亚州一条河流的水位数据。每日采集一次数据。

5. 区域生产总值：该数据集包含了从2000年到2019年在美国东北部一个地区的生产总值数据。每季度采集一次数据。

相关问题

LSTM多元回归预测

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在处理序列数据时具有较强的记忆能力。多元回归预测是指使用多个输入特征来预测一个或多个输出变量的任务。

在LSTM多元回归预测中，我们可以将多个时间步的输入特征作为LSTM网络的输入，然后通过网络学习序列数据中的模式和关联性，最终预测出一个或多个输出变量。

LSTM网络通过使用门控单元来控制信息的流动和记忆的更新。它包含了三个门控单元：输入门、遗忘门和输出门。输入门决定了哪些信息将被更新到记忆单元中，遗忘门决定了哪些信息将被从记忆单元中删除，输出门决定了从记忆单元中输出的信息。

LSTM多元回归预测的步骤如下：
1. 准备数据集：将输入特征和对应的输出变量整理成适合LSTM模型输入的格式，通常是一个三维数组。
2. 定义LSTM模型：使用Keras等深度学习框架定义一个LSTM模型，包括输入层、LSTM层和输出层。
3. 编译模型：指定损失函数和优化器，并编译LSTM模型。
4. 训练模型：使用训练数据对LSTM模型进行训练，通过反向传播算法不断调整模型参数。
5. 预测结果：使用训练好的LSTM模型对新的输入数据进行预测，得到输出变量的预测结果。

多元时间序列回归方法的Python代码

以下是一个基于ARIMA模型的多元时间序列回归方法的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2020':]

# 定义ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))

# 拟合模型
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测未来值
forecast = model_fit.forecast(steps=len(test_data))[0]

# 计算误差
error = np.sqrt(np.mean((forecast - test_data) ** 2))

# 输出结果
print('预测值：', forecast)
print('测试集：', test_data)
print('误差：', error)

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体情况进行修改和调整。