时间序列预测

Question

我正试着预测另一个意甲的时间。我的方法是基于一个移动的窗户。我从以下特性预测serie的输出值:源serie的前一个值和6个过去值。

增加前一次意甲联赛的价值会有用吗？

我觉得我没有用曲线中包含的所有信息来预测期货价值。但是，我不知道如何使用所有以前的数据来预测一个值(首先，特性的数量将增长到低谷时间.)。

6个月时间窗法的警告是什么？

有关于时间序列特征选择的不同方法的论文吗？

Answer 1

我本人对此还很陌生，但最近花了很多时间学习时间序列，希望能帮助同学们。如果我有资格发表评论，我会先问你几件事，但我不能。如果你回复或编辑你的问题，我很乐意做进一步的工作并编辑这个回复。有了这些警告之后：

使用以前的值作为特性有用吗？

我要说的第一件事是，数据中要查看的正确方面在很大程度上取决于数据的性质，以及您试图用它做什么：

• 听起来你有每月的价值，但还不清楚你想要预测的未来有多远，或者你可以获得多少历史数据。
• 我们也不知道这两个序列代表什么，也不知道为什么要用一个时间序列来预测另一个时间序列--如果没有时间序列，我认为没有人能够告诉你，要预测的序列的先前值是否有价值。

关于使用6个月时间窗的注意事项？

仅使用过去6个月的一个明显的警告是，如果在这一年的时间里有任何季节性，那么你就会错过它。

• 如果您不确定:如果您有多年的信息，请尝试绘制您希望在多年内预测的系列。您很可能能够看到该系列在一年中的某些时候通常是增加还是减少。如果你能在这里分享这个情节，它可能会帮助人们更深入地回答你的问题。

关于这个时间窗口方法的注意事项，从你的文章中我还不太清楚你用什么算法来预测值。有关这方面的更多信息将是有帮助的；与其询问要选择哪些特性，还应该询问用于预测的方法。

有助于进一步阅读？

一旦你提供了更多的信息，如果我能够的话，我很乐意回答你关于合适阅读的最后一个问题。现在，我要说的是，有很多信息可用，但其中很多是学术性的。通常情况下，论文不容易消化，似乎相互矛盾，或者只与特定情况相关。这是一个迅速增长和变化的领域，因此有时很难找到明确的最佳做法或一致意见。

尽管如此，或许值得看一看一些免费的在线课程，看看是否有任何课程能帮助你理解你感兴趣的领域：

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