【源码】基于Python和PySpark的时间序列数据预测

项目简介

本项目是基于Python和PySpark的时间序列数据预测分析项目。结合了TensorFlow Probability、tsfresh、SARIMAX、Prophet、PySpark等多种时间序列分析技术，涵盖了从数据预处理、特征提取、模型训练到预测结果生成的完整流程，可对时间序列数据进行深入挖掘与预测。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：进行数据清洗、缺失值填充、异常值处理，保证数据质量与一致性。
2. 特征提取：利用tsfresh库从时间序列数据中提取有用特征，提升模型预测能力。
3. 模型训练：包含TensorFlow Probability、SARIMAX、Prophet等多种模型，借助多进程和PySpark高效训练。
4. 参数调优：运用PySpark的机器学习库，通过交叉验证和网格搜索确定最优参数组合。
5. 预测结果生成：用训练好的模型进行预测，生成结果并开展分析与评估。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x。
• 安装PySpark及相关依赖库（如tsfresh、prophet、pandas、numpy等）。
• 配置PySpark环境，确保能正常运行Spark作业。

数据准备

• 获取时间序列数据，将其整理成适合模型训练的格式（如CSV、Excel等）。
• 保证数据文件路径正确，可被Python脚本读取。

运行代码

• 运行ts_sale_example.py进行TensorFlow Probability模型的训练和预测。
• 运行sarimax_model.py进行SARIMAX模型的训练和预测。
• 运行multi_prophet_model.py进行多序列Prophet模型的训练和预测。
• 运行pyspark_sale_forecast/script目录下的脚本进行PySpark模型的训练和预测。

结果分析

• 对比预测结果与真实数据，评估模型性能。
• 按需调整模型参数和特征，优化预测效果。

注意：因项目较复杂，建议有一定Python编程和机器学习知识的人员使用。同时，需根据实际数据集和需求对代码进行适当修改和调整。

下载地址

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