Rumah > Peranti teknologi > AI > Langkah-langkah untuk menjalankan analisis siri masa menggunakan purata bergerak

Langkah-langkah untuk menjalankan analisis siri masa menggunakan purata bergerak

WBOY
Lepaskan: 2024-01-22 14:03:20
ke hadapan
1035 orang telah melayarinya

Langkah-langkah untuk menjalankan analisis siri masa menggunakan purata bergerak

Analisis siri masa ialah teknik yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin untuk meramalkan arah aliran masa hadapan berdasarkan data masa lalu. Antaranya, purata bergerak ialah salah satu alat yang paling biasa digunakan dan berkuasa dalam analisis siri masa. Purata bergerak boleh menghapuskan kemeruapan data secara berkesan dengan membuat purata satu set nilai dalam tempoh masa tertentu, dengan itu menentukan aliran keseluruhan data. Apabila meramalkan nilai masa hadapan, purata bergerak memberikan aliran lancar dalam data, membantu kami membuat ramalan yang lebih tepat.

Purata bergerak mudah (SMA) dan purata bergerak wajaran (WMA) ialah dua bentuk purata bergerak yang biasa digunakan dalam analisis data siri masa. Apabila memilih saiz tetingkap untuk purata bergerak, anda perlu membuat pilihan yang sesuai berdasarkan kekerapan data dan tahap pelicinan yang diperlukan. Apabila membandingkan purata bergerak mudah dengan purata bergerak wajaran, terdapat faktor yang perlu ditimbang terhadap kelancaran dan tindak balas.

Purata Pergerakan Mudah

Purata Pergerakan Mudah (SMA) ialah bentuk asas purata bergerak yang berfungsi dengan mengira purata set nilai dalam tempoh masa tertentu. Saiz tetingkap SMA biasanya dipilih berdasarkan kekerapan data, ia perlu cukup panjang untuk melancarkan turun naik, tetapi cukup pendek untuk menangkap sebarang aliran dalam data.

Purata Pergerakan Berwajaran

Purata Pergerakan Berwajaran (WMA) ialah bentuk purata bergerak lanjutan yang mengambil kira kepentingan relatif setiap nilai dengan memberikan berat yang berbeza kepada setiap nilai. Dengan cara ini, WMA boleh mencerminkan perubahan dalam data dengan lebih sensitif. Khususnya, WMA memberikan lebih banyak mata data terkini dengan berat yang lebih tinggi, manakala mata data yang lebih lama mendapat berat yang lebih rendah. Kaedah pengagihan berat ini membolehkan WMA menjejaki perubahan arah aliran dalam data dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Langkah-langkah untuk menjalankan analisis siri masa menggunakan purata bergerak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:163.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan