import pandas as pd from neuralprophet import NeuralProphet 写基于NeuralProphet算法的单变量时间序列预测的Python代码
时间: 2024-04-19 22:29:01 浏览: 11
下面是一个使用 NeuralProphet 算法进行单变量时间序列预测的示例代码:
```python
import pandas as pd
from neuralprophet import NeuralProphet
# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')
# 创建 NeuralProphet 模型
model = NeuralProphet()
# 训练模型
model.fit(df, freq='D')
# 预测未来时间的值
future = model.make_future_dataframe(df, periods=30)
forecast = model.predict(future)
# 打印预测结果
print(forecast.tail(30))
```
在这个示例中,假设你的数据存储在名为 `your_data.csv` 的文件中。你需要根据实际情况修改数据的读取方式。
然后,通过创建 `NeuralProphet` 模型对象来初始化模型。使用 `fit()` 方法来训练模型,其中 `freq` 参数指定了数据的频率(例如,'D' 表示每天的数据)。
接下来,使用 `make_future_dataframe()` 方法创建一个包含未来时间的 DataFrame,`periods` 参数指定了要预测的未来时间段。然后,使用 `predict()` 方法进行预测。
最后,打印预测结果,可以通过 `tail()` 方法选择要打印的预测时间段。
请注意,这只是一个基本的示例代码,你可能需要根据你的数据和需求进行适当的调整和修改。同时,确保已经安装了 `neuralprophet` 和 `pandas` 库。