Feite Zhou
(1) For problem 1: Can only use .str accessor with string values! A: you can try to set the encoding='utf-8' (2) Predict more than one out-of-sample value by CEEMDAN_LSTM A:...
需要更改这个参数NEXT_DAY=False ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "FateMurphy/CEEMDAN_LSTM" ***@***.***>; 发送时间: 2023年11月13日(星期一) 上午10:30 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [FateMurphy/CEEMDAN_LSTM] 您好，看了您的程序，感觉非常好，有几点问题想问您一下。 (Issue #19) 您好，我加入PATH路径后，log里面有保存的EXCEL文件，但是figure文件夹里面没有文件？请问这是怎么回事，这是我的代码。 kr = cl.keras_predictor(PATH = "G:/Code_Desk/VMD_LSTM",FORECAST_HORIZONS=15,FORECAST_LENGTH=30, KERAS_MODEL='GRU', NEXT_DAY=True, DAY_AHEAD=1) df_result = kr.hybrid_keras_predict(data=series, show=True, plot=True, save=True)...
For multi-step prediction, you can try the rolling forecasting method.
NEXT_DAY=True时只预测1天，需要自己整合数据画图 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "FateMurphy/CEEMDAN_LSTM" ***@***.***>; 发送时间: 2023年11月13日(星期一) 中午11:22 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [FateMurphy/CEEMDAN_LSTM] 您好，看了您的程序，感觉非常好，有几点问题想问您一下。 (Issue #19) 但我如果把NEXT_DAY=False，我就获取不了我想要预测的未来一天的数值了。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are...
NEXT_DAY=True主要是为了滚动预测的，你直接设置成False应该就能达到你想要的效果。 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "FateMurphy/CEEMDAN_LSTM" ***@***.***>; 发送时间: 2023年11月13日(星期一) 中午11:26 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [FateMurphy/CEEMDAN_LSTM] 您好，看了您的程序，感觉非常好，有几点问题想问您一下。 (Issue #19) 可是NEXT_DAY=True时，log下面仅生成的是最后一天的数据，我无法获取验证集的数据进行画图。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are...
You can try to set REDECOM_LIST = None firstly. If the error still exists, please let me know and I will fix this error later.
可以输入完整数据集，程序会自动划分测试集和训练集。NEXT_DAY=True时，只预测样本外的下一天，自然画不了图。重复运行可以使用rolling method。DAY_AHEAD=1表示至今的数据预测明天，=2表示用至今数据预测后天（空了一个明天）
It means that the code forecast the last data point, eg. 9/1, 20 times by respective method.
In this code, yes. In fact, the rolling forecasting method means running one-day-ahead forecasting multiple times with changing the dataset. Or, you can find other codes directly to make sequence...
训练集是1月1日至3月1日，测试集是3月2日至3月31日（倒数30天作为测试集，FORECAST_LENGTH=30）。3月2日的数据是根据前30天的数据预测的（FORECAST_HORIZONS=30）。 并不等于NEXT_DAY=Ture多次运行，相当于只使用了1月1日至3月1日训练模型，然后向该模型输入了不同的数据预测3月2日至3月31日，预测每天用的数据不同，这种方式属于目前比较建议的方式，