【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】5.18 NumPy在时间序列预测中的案例分析

5.18 NumPy在时间序列预测中的案例分析

目录

NumPy在时间序列预测中的案例分析
基本概念
数据预处理
预测方法
常用模型
实际应用案例

目录

1. 基本概念
2. 数据预处理
3. 预测方法
4. 常用模型
5. 实际应用案例

1. 基本概念

1.1 什么是时间序列预测？

时间序列预测是指通过对历史数据的分析和建模，预测未来某个时间点的数据值。时间序列数据通常是一系列按时间顺序排列的观测值，这些值可以是股票价格、气温、销售量等。时间序列预测在金融、气象、销售、物流等领域有着广泛的应用。

1.2 时间序列的类型

时间序列可以分为以下几种类型：

• 平稳时间序列：时间序列的统计特性（均值、方差等）不随时间变化。
• 非平稳时间序列：时间序列的统计特性随时间变化。
• 季节性时间序列：时间序列中存在周期性的模式。
• 趋势性时间序列：时间序列中存在长期的上升或下降趋势。

2. 数据预处理

2.1 读取时间序列数据

在使用NumPy进行时间序列预测前，首先需要读取时间序列数据。假设我们有一个CSV文件，其中包含按时间顺序排列的气温数据。

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('temperature_data.csv')  # 读取CSV文件
data = df['temperature'].values  # 提取温度数据列

print(data)  # 打印温度数据

2.2 数据清洗

数据清洗是时间序列预测中非常重要的一步，包括处理缺失值、异常值和重复值。

# 处理缺失值
data = data[~np.isnan(data)]  # 删除包含缺失值的行

# 处理异常值
data = data[(data >= -20) & (data <= 50)]  # 删除温度超出合理范围的值

# 处理重复值
data = np.unique(data)  # 删除重复的值

print(data)  # 打印清洗后的温度数据

2.3 数据转换

时间序列数据通常需要进行一些转换，以便更好地进行预测。常见的转换方法包括标准化、差分和滑动窗口。

2.3.1 标准化

标准化是将数据转换为均值为0，方差为1的分布。

# 标准化
mean = np.mean(data)  # 计算均值
std = np.std(data)  # 计算标准差
data_normalized = (data - mean) / std  # 标准化

print(data_normalized)  # 打印标准化后的数据

2.3.2 差分

差分是计算相邻数据点之间的差异，用于消除时间序列中的趋势和季节性。

# 差分
data_diff = np.diff(data)  # 计算一阶差分

print(data_diff)  # 打印差分后的数据

2.3.3 滑动窗口

滑动窗口是将时间序列数据转换为监督学习问题的一种方法。

def create_sliding_window(data, window_size):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - window_size):
        X.append(data[i:i + window_size])  # 创建滑动窗口
        y.append(data[i + window_size])  # 创建标签
    return np.array(X), np.array(y)

X, y = create_sliding_window(data, window_size=3)  # 创建滑动窗口，窗口大小为3