2021 年最佳時間序列預測解決方案
使用強大的時間序列預測軟件提高預測準確性
時間序列預測是一種數據分析方法，旨在從數據集中揭示某些模式以預測未來值。時間序列數據的示例是股票匯率、電力負荷統計、每月（每天、每小時）客戶需求數據、微觀和宏觀經濟參數、遺傳模式等等。
GMDH Shell是Geos Research Group在經典GMDH算法的基礎上開發的時間序列預測軟件。 GMDH（數據處理組方法）由烏克蘭教授 Ivakhnenko 在 1960 年代後期開發。該方法意味著創建模型，每個模型都比先前的模型更複雜。這些模型的回歸方程的係數由最小二乘法確定。建立模型後，將其應用於分離以前看不見的歷史數據，以查看它是否為真實歷史值提供了足夠的估計。如果逼近誤差太大，則模型會被拒絕並構建下一個更複雜的模型。
該軟件是我用過的最好的軟件。除了其他算法之外，最令人印象深刻的是神經網絡和時間序列預測功能，以及可以輕鬆生成公式並將其導出到電子表格以進行定制。
GMDH Shell 繼承了 GMDH 算法，同時使其更加靈活和復雜。該工具可以應用各種近似方法（線性、多項式、高斯、神經網絡）來構建預測模型。
由於該過程從簡單的近似開始，到更複雜的模型，因此接收良好預測所需的總時間通常少於許多其他類似解決方案。此外，GMDH Shell 可以充分利用您的硬件，並以完整的並行計算加載所有可用的內核和 CPU。因此，從 20 萬行數據集構建預測模型總共需要大約 37 分鐘——這顯然是競爭對手中最好的結果。
在此處添加一個漂亮且易於理解的界面、許多預定義示例和免費試用版，您可能會獲得市場上最好的時間序列預測解決方案！
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超過 100,000 人已經下載了 GMDH Shell！
GMDH Shell 對數據科學的好處
- 自動確定模型結構
- 防止過擬合，並且適用於非常小的數據集
- 即使有 1,000 個輸入變量也很快
- 在一個軟件包中提供預測、分類、回歸和聚類工具
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客戶感言
該軟件是我用過的最好的軟件。 除了其他算法之外，最令人印象深刻的是神經網絡和時間序列預測功能，以及可以輕鬆生成公式並將其導出到電子表格以進行定制。
您已經設法提高了神經型算法的準確性和速度。 回歸/分類和時間序列任務的優化引擎也非常簡潔。保持良好的工作！
幾個月以來，我一直在自學神經網絡。我買了一本關於這個主題的書，並使用了幾個開源軟件來學習。幸運的是，我在 Internet 上搜索到了您的軟件。 與其他人相比，它非常易於使用。 我覺得用你的軟件我會有優勢。
GMDH Shell 提供了大約最人性化的界面和其中之一 市場上最強大的面向最終用戶的時間序列分析軟件.
