Alternatives and similar repositories for Forecast-customer-purchase-volume-based-on-ARIMA-time-series-analysis

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  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
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  利用时间序列预测汽车销量
  ☆40Updated 6 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆190Updated 5 years ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆46Updated 4 years ago
• wikke / TimeSeriesPrediction
  Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络
  ☆58Updated 7 years ago
• zhaohuicici / Time-Series-Model
  时间序列理论和案例实践
  ☆71Updated 7 years ago
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  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆272Updated 4 years ago
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  异常值检测算法总结
  ☆187Updated 5 years ago
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  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆63Updated 6 years ago
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  客流量时间序列预测模型
  ☆123Updated 3 years ago
• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 years ago
• mo2ye / SARIMA-LSTM
  建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例，使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31日五大城市PM2.5小时检测数据，将数据按时间段划分，使用SARIMA过滤其线性趋势，再对过滤后的残差使用LSTM进行预测，最后对预测结果进行…
  ☆79Updated 6 years ago
• jm199504 / Financial-Time-Series
  金融时间序列（预测分析 / 相似度 / 数据处理）
  ☆236Updated 10 months ago
• fitzgerald0 / time_series_data_mining
  TensorFlow Probability；Time series model
  ☆126Updated 3 years ago
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
  ☆80Updated 3 years ago
• EthanChenYZ / Time-Series-Forecast
  Codes for time series forecast
  ☆146Updated 4 years ago
• SimonWang00 / salesPredict
  基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。
  ☆104Updated 5 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆24Updated 7 years ago
• PatientEz / LSTNet_Keras
  my blog https://blog.csdn.net/qq_35649669/article/details/105586099
  ☆47Updated 4 years ago
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  使用随机森林、bp神经网络、LSTM神经网络、GRU对股票收盘价进行回归预测。Random forest, BP neural network, LSTM neural network and GRU are used to predict the closing pric…
  ☆53Updated 4 years ago
• ultimatejoe / rul_of_cutter
  刀具剩余寿命预测
  ☆71Updated 5 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆44Updated 5 years ago
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  基于BP神经网络的高频金融时间序列分析 (毕设)
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• slydg / GRU_to_predict_timeseries
  使用pytorch搭建的循环神经网络在股票数据时间序列上的应用
  ☆105Updated 7 years ago
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  常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化
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  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆55Updated 5 years ago
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  ☆172Updated 6 years ago
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  ☆285Updated 5 years ago
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  Comparing XGBoost, CatBoost and LightGBM on TimeSeries Regression (RMSE, R2, AIC) on two different TimeSeries datasets.
  ☆22Updated 5 years ago