指数平滑是一种用于单变量数据的时间序列预测方法，可以扩展到支持具有系统性趋势或季节性成分的数据。通常的做法是使用优化过程来查找模型超参数，从而使指数平滑模型在给定时间序列上具有最佳性能[…]

现实世界中的时间序列预测由于许多原因而充满挑战，这些原因不仅限于问题特征，例如具有多个输入变量、需要预测多个时间步长以及需要为多个物理站点执行相同类型的预测。EMC 数据科学全球黑客马拉松数据集，或“空气质量 […]

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随着智能电表的发展和太阳能电池板等发电技术的广泛采用，出现了大量的电力使用数据。这些数据代表了与电力相关的变量的多变量时间序列，这些变量又可以用于建模甚至预测未来的电力消耗。与其他机器学习 […]

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随着智能电表的发展和太阳能电池板等发电技术的广泛采用，出现了大量的电力使用数据。这些数据代表了与电力相关的变量的多变量时间序列，这些变量又可以用于建模甚至预测未来的电力消耗。机器学习算法预测 […]

随着智能电表的发展和太阳能电池板等发电技术的广泛采用，出现了大量的电力使用数据。这些数据代表了与电力相关的变量的多变量时间序列，这些变量又可以用于建模甚至预测未来的电力消耗。自相关模型非常[…]

随着智能电表的发展和太阳能电池板等发电技术的广泛采用，出现了大量的电力使用数据。这些数据代表了与电力相关的变量的多变量时间序列，这些变量又可以用于建模甚至预测未来的电力消耗。在本教程中，您[…]