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spark-timeSeries
- 采用ARIMA模型(自回归积分滑动平均模型)+三次指数平滑法(Holt-Winters),用scala语言实现的在spark平台运行的分布式时间序列预测算法(Using the ARIMA model (autoregressive integral moving average model) + Holt-Winters (Holt-Winters), using scala language to achieve the spark platform to run the distribut
时间序列
- matlab中时间序列预测代码,包括ARIMA和季节性时间序列代码(Time series prediction code in MATLAB, including ARIMA and seasonal time series code)
arimanet
- 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[1] ,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