可以图个乐，没有那么准确，可能还需要更深入的研究分析 蓝线是预测的2024年的走势，绿线是实际走势，红线是历史和未来的分界线。结果上有蛮多差异的。 # 测试预测2024年 coded by luke 伊玛目的门徒import akshare as akimport numpy as npimport pandas as pdimport prophetimport matplot

预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识，更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中。为此，Prophet充分的将两者融合了起来，提供了一种更简单、灵活的预测方式，并且在预测准确率上达到了与专业分析师相媲美的程度。如果你还在为时间序列预测

留全部代码备份 通过facebook开源模型Prophet对未来时间内某基坑变形监控值进行预测，但该模型好像并不适用于这种施工过程中的数据预测，但是至少能预测，交差总没问题吧。预测10天。 import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom fbprophet import Prophetimport numpy as

创智人视频介绍 文章目录 一、Quick Start二、饱和预测2.1 Forecasting Growth 预测增长2.2 Saturating Minimum 饱和最小值 三、Trend Changepoints 趋势变化点3.1 Automatic changepoint detection in Prophet 自动检测变化点3.2 Adjusting trend flex

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文章目录 prophet 安装数据集下载prophet 实战导入包pandas 读取 csv 数据画个图拆分数据集从日期中拆分特征使用 prophet 训练和预测prophet 学到了什么放大图 prophet 安装 prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包，直接用 conda 安装 fbprophet 即可 prophet 的官网：https://f

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一，数据集的下载 其实家庭用电量预测仅仅是个“引子”，如果有电网数据的话，可以开发适合业务需求的模型，比如通过预测各时段各区域的用电量来协助电网更好地实现电能调度；除此之外，还可以用于发电量预测，比如光伏电站、风力发电站、水电站发电量预测…等等。模型一般不是问题，关键在数据和数据处理。     数据集名称为：Individual household electric power consu

例子代码 https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/uncertainty_intervals # encoding: utf-8"""@author: lee@time: 2019/8/6 9:22@file: main.py@desc: """from fbprophet import Propheti