2020年最佳时间序列预测方案

利用强大的时间序列预测软件提高预测精度。

时间序列预测软件

时间序列预测是一种数据分析方法,旨在从数据集中揭示某些模式,试图预测未来的数值。时间序列数据的例子有股票汇率、电力负荷统计、月(日、小时)客户需求数据、微观和宏观经济参数、遗传模式等。

GMDH Shell是Geos研究集团在经典的GMDH算法基础上开发的时间序列预测软件。GMDH(数据处理的分组方法)是由乌克兰教授Ivakhnenko在20世纪60年代末开发的。该方法意味着创建模型,每一个模型都比之前的模型更复杂。这些模型的回归方程的系数由最小平方法确定。模型建立后,将其应用于分离以前未见过的历史数据,看它是否能给出真实历史值的充分估计。如果近似误差过大,则拒绝采用该模型,并建立下一个更复杂的模型。

该软件是我用过的最好的软件。除了其他算法外,最令人印象深刻的是神经网和时间序列预测能力,以及可以轻松地生成公式并将其导出到电子表格以进行定制。

GMDH Shell继承了GMDH算法,同时使其更加灵活和复杂。该工具可以应用各种近似方法(线性、多项式、高斯、神经网络)建立预测模型。

由于这个过程从简单的近似开始,一直到更复杂的模型,所以收到一个好的预测所需的总体时间一般比许多其他类似的解决方案要少。此外,GMDH Shell会充分利用您的硬件,并将所有可用的核心和CPU全部加载,进行并行计算。因此,从一个20万行的数据集建立一个预测模型总共需要37分钟左右,显然是竞争对手中最好的结果。

在这里添加一个漂亮且易于理解的界面、大量预定义的样本和免费试用版,您将获得可能是市场上最好的时间序列预测解决方案。


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GMDH Shell在数据科学领域的优势。

  • 自动确定模型结构
  • Drevents 过拟合,并能很好地处理非常小的数据集。
  • 即使是1000个输入变量,速度也很快。
  • 在一个软件包中提供预测、分类、回归和聚类工具。

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