向量联合模型与单变量分量模型
获取伊利诺伊州香槟市2014年5月的每小时气温记录.
In[1]:= | ![]() X |
In[2]:= | ![]() X |
用 TimeSeriesAggregate 计算每日最低和最高气温.
In[3]:= | ![]() X |
将其合并到向量时间序列中.
In[4]:= | ![]() X |
Out[4]= | ![]() |
Out[5]= | ![]() |
数据的开始部分会被用于查找模型,数据的剩余部分会作为预测的参考集合.
In[6]:= | ![]() X |
气温是互相关的.
In[7]:= | ![]() X |
Out[7]= | ![]() |
对数据拟合向量模型.
In[8]:= | ![]() X |
Out[8]= | ![]() |
对未来5天进行预测.
In[9]:= | ![]() X |
Out[10]= | ![]() |
分别找出两个气温的相同类型但阶数更长的单变量模型.
In[11]:= | ![]() X |
Out[11]= | ![]() |
In[12]:= | ![]() X |
Out[12]= | ![]() |
绘制组合的单变量预测.
In[13]:= | ![]() X |
Out[13]= | ![]() |
对比预测.
In[14]:= | ![]() X |
Out[15]= | ![]() |
绘制向量预测和 95% 置信带.
Out[17]= | ![]() |
绘制单变量预测和 95% 置信带.
Out[20]= | ![]() |
比较预测和对应的置信带.
Out[21]= | ![]() |