ARIMA模型实例讲解——网络流量预测可以使用啊

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ARIMA模型实例讲解——网络流量预测可以使用啊

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据? from:https://www.leiphone.com/news/201704/6zgOPEjmlvMpfvaB.html 雷锋网按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,雷锋网(公众号:雷锋网)编译. 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变. 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,…

网络流量预测入门（一）之RNN 介绍

目录网络流量预测入门(一)之RNN 介绍 RNN简介 RNN 结构 RNN原理结构原理损失函数$E$ 反向传播总结参考网络流量预测入门(一)之RNN 介绍了解RNN之前,神经网络的知识是前提,如果想了解神经网络,可以去参考一下我之前写的博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 and 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 这篇博客介绍RNN的原理,同时推荐大家去看李宏毅老师的课程:ML Lecture 21-1: Recu…

网络流量预测入门（二）之LSTM介绍

目录网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 LSTM简介 Simple RNN的弊端 LSTM的结构细胞状态(Cell State) 门(Gate) 遗忘门(Forget Gate) 输入门(Input Gate) Cell State的更新输出门(Output Gate) 输出$h_t$ 总结参考网络流量预测入门(二)之LSTM介绍这篇blog大家就随便看一下吧,基本上是参照RNN模型与NLP应用(4/9):LSTM模型这个是video和Understanding LSTM Ne…

网络流量预测入门（三）之LSTM预测网络流量

目录网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量数据集介绍预测流程数据集准备 SVR预测 LSTM 预测优化点网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量在上篇博客LSTM机器学习生成音乐中,介绍了如何使用LSTM生成音乐,而在上上篇网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中,介绍了LSTM的基本原理在这篇博客中,将介绍如何使用SVR和LSTM对网络流量进行预测. LSTM介绍:网络流量预测入门(二)之LSTM介绍.LSTM机器学习生成音乐 An Introduction to Su…

网络流量预测国内外研究现状【见评论】——传统的ARIMA、HMM模型，目前LSTM、GRU、CNN应用较多，貌似小波平滑预处理步骤非常关键

Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neural-networks/ Introduction As the waves of the big data revolution cas…

Kaggle比赛冠军经验分享：如何用 RNN 预测维基百科网络流量

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶…

时间序列模式——ARIMA模型

ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ,所以又称为box-jenkins模型.博克思-詹金斯法.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数.所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列…