python如何预测下一年的数据

Posted 2023-03-19

参考技术A 顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格。诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 参考技术B 如果对测试数据进行归一化处理,读取 时间序列数据一般用cvs等电子表格的形式存储。则某些信息可能会从训练集中 到测试集中。 最后的预处理步骤是将我们的训练数据转换为序列和相应的标签 参考技术C 他会把去年，前年和今年的数据加在一起。算出来今年数据的增加，然后再算明年的数据。