有谁知道可以结合线性回归模型和时间序列模型的预测模型?
我有一些关于某些产品的数据。数据有两个部分,一些关于产品本身的属性,以及一些每个产品的逐月销售额的时间序列数据。我们想预测每种产品未来的每月销售额。使用产品属性数据,我们可以建立回归模型或 svm 模型来预测销售额。有了时间序列销售额,我们可以建立一个时间序列模型来预测销售额,但是有没有可以结合回归、支持向量机和时间序列模型进行预测的预测模型呢?
有谁知道可以结合线性回归模型和时间序列模型的预测模型?
我有一些关于某些产品的数据。数据有两个部分,一些关于产品本身的属性,以及一些每个产品的逐月销售额的时间序列数据。我们想预测每种产品未来的每月销售额。使用产品属性数据,我们可以建立回归模型或 svm 模型来预测销售额。有了时间序列销售额,我们可以建立一个时间序列模型来预测销售额,但是有没有可以结合回归、支持向量机和时间序列模型进行预测的预测模型呢?
您可以将时间用作数据的附加属性。如果您有月度数据,那么您的时间特征可能有 12 个不同的值,从 0 到 11。如果您有季度数据,您的时间属性可能有 4 个不同的值,从 0 到 3。您可以参考预测:原则和实践以获得更多说明. 这是一本好书。