机器学习-时间序列_时间序列 机器学习

时间序列：它是指一系列按时间顺序排列的数据点。在机器学习中，时间序列常被用来进行预测和分析。

1. 时间序列分析中的周期性

时间序列中的周期性是指数据在不同时间点上的重复性或周期性。这些周期性可以用于分析数据的趋势和预测未来的趋势。

2. 时间序列的滞后性

在时间序列中，一个数据点可能会受到前面的数据点的影响，这种影响被称为滞后性。滞后性能够帮助我们利用历史数据来预测未来。

3. 时间序列的平稳性

时间序列的平稳性是指序列在统计上的一些性质保持不变，如均值、方差等。平稳性序列更容易进行分析和预测。

4. 时间序列的建模方法

机器学习中有许多建模方法可以用于建立时间序列模型，其中包括ARIMA、VAR、RNN、LSTM等。

（1）ARIMA: 自回归移动平均模型

ARIMA是一种常用的时间序列预测方法，其基本思想是对时间序列的历史数据进行分析，确定其自相关性、差分阶数和移动平均阶数等参数，并建立相应的数学模型。

ARIMA模型是由三个部分组成的，分别是自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA），因此ARIMA模型也被称为ARIMA(p,d,q)模型，其中p表示自回归项的阶数，d表示将时间序列差分的次数，q表示移动平均项的阶数。

ARIMA模型可以用来预测未来的时间序列数据，适合于预测稳定的、线性的时间序列数据。

（2）VAR: 向量自回归模型

VAR是另一种常见的时间序列模型，其基本思想是对多个时间序列进行建模，通过考虑多个时间序列之间的交互关系来进行预测。VAR模型可以同时预测多个时间序列的未来值，往往适用于相关性比较强的多变量时