时间序列预测：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:17的最新版本

Time Series Forecasting.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
时间序列预测Time Series Forecasting.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Time Series Forecasting
功能主类别数据分析
英文缩写TimeSerF
功能亚类别时序分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

时间序列预测是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息。时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。

用途：用于预测发展趋势。任何需要预测未来基于时间的数据的场景都可以使用时间序列预测。

参数：选择时间变量和自变量，时间格式有年月日格式:yyyy-mm-dd, 和年月日时分秒格式:yyyy-mm-dd hh:mm:ss。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点时间序列聚类
下一节点正弦曲线回归
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