CNN做时间序列预测_预测（一）：时间序列分析

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我是靠谱客的博主朴素凉面，最近开发中收集的这篇文章主要介绍CNN做时间序列预测_预测（一）：时间序列分析，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

一、统计术语

时间序列法是一种统计分析方法，根据时间的数据序列预测未来发展趋势。

时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。平稳序列是不存在趋势只存在随机性的序列，非平稳序列则是包含趋势、季节性和随机性的序列。

1、趋势：时间序列在长时间内呈现出来的长期上升或下降的变动；

2、季节性：时间序列在一年内出现的周期性波动，比如说航空业的销售淡季和销售旺季；

3、随机性：时间序列的偶然性波动。

时间序列预测的步骤是：

二、平稳性检验

（一）图示法

平稳性指的是期望不变，方差恒定，协方差不随时间改变。给定这些假设前提的目的是便于后续技术上的处理。

根据时序图粗略来判断序列是否平稳，平稳时序图的特征为围绕均值不断波动，而非平稳时序图表现为在不同时间段具有不同的均值。（图a为平稳时序图，图b为非平稳时序图）

（二）单位根检验

1、DF检验

是非平稳的，其中

为白噪声（即零均值，常方差的稳定随机序列），该序列可看成是

的参数

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