时序预测介绍

简介

Hi，您好，欢迎使用百度EasyDL定制化训练和服务平台。

定制时序预测模型，旨在帮助用户通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律，从而对未来的变化趋势进行预测。本文介绍时序预测模型： 相较于表格数据预测使用的分类或回归模型，时序预测模型使用的训练数据中必须包含有效时序的特征，一般时序具有固定的频率，且在连续时间范围内的每个时间点上都有一个值。

以下是关于时序预测模型的技术文档。

应用场景

• 销量预测：基于历史销量数据预测当期的销售量，进而帮助厂商制定更合理的生产或备货计划，从而提高利润
• 交通流量预测：基于给定路段的历史交通量数据推测未来的交通量，为交通运输规划与研究提供决策依据
• 价格预测：从历史数据中发现商品的变化规律以及影响价格的因素，从而为未来的商业行为提供支持

使用流程

训练模型的基本流程如下图所示，全程可视化简易操作。在数据已经准备好的情况下，最快几分钟即可获得定制模型。

下面将详细介绍每一步的操作方式和注意事项。如果文档没有解决您的问题，请在百度云控制台内提交工单反馈。