收入時間序列——之預測總結篇
本章節分兩部分，一是ARMA模型預測，另一個是LSTM模型預測。過程中會結合數學原理探求本質，以便理解兩個模型擬合效果的比較。 一. ARMA模型預測 我們對模型arimatest=ARIMA(2,0,4)×(1,1,1,7)進行擬合後，做向前7步預測： > # 預測
> fc<-forecast(arimatest,h=7,level=c(99.5))
> fc
Point F
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