? ? ? ?最近做了一些時間序列的預(yù)測工作损同，走了不少彎路翩腐。發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上關(guān)于時間序列的內(nèi)容很多，實現(xiàn)代碼的關(guān)鍵部分卻都是錯的膏燃。錯的模型怎么讓人看不出茂卦，就是用訓練數(shù)據(jù)去做預(yù)測和畫圖展示，那肯定是誤差小的组哩。
? ? ? 我不說假話等龙，也不放出被公開抄襲太多的東西，當然我的代碼也是抄襲的伶贰，但絕對是比較少在公網(wǎng)暴露出的正確的代碼（至少在我項目中預(yù)測的不錯）蛛砰。
? ? ? 經(jīng)過比較，最簡單的arima代碼對于預(yù)測最近幾個周期的趨勢具有最高的準確率黍衙。在非季節(jié)性周期里泥畅，要優(yōu)于SPSS（誤差比較小，但落后于arima琅翻，見圖）,LSTM（誤差比arima小位仁，但對泛化性差）和Prophet（誤差3位數(shù)）。
新做的是arima方椎，預(yù)測組用的是SPSS聂抢，可見誤差還是很大！
網(wǎng)上關(guān)于arima有非常詳細的代碼棠众，說的非常清楚涛浙，但肯定是錯誤的。不相信，你可以擬合下面的歷史數(shù)據(jù)轿亮，看看你可以預(yù)測出2019年5月的真實值嗎(訓練時要刪除5月)疮薇？如果看網(wǎng)上的最全的一篇文章，他也錯了一個關(guān)鍵的地方我注，導致不能預(yù)測成功按咒。其余模型多數(shù)也不能預(yù)測近期趨勢（spss，Prophet也不能但骨，lstm可以5月誤差只有7励七，但其他月的平均誤差比arima大）。
co1,co2
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