Facebook Prophet 是一种用于时间序列预测的强大工具

首先需要说明一些背景信息：近期一直在为学校研究生数学建模竞赛的选拔赛做准备，此次竞赛的题目为2020年MathorCup高校数学建模挑战赛B题，有兴趣的同学可以查阅相关资料，该题目主要围绕国家养老服务床位未来的发展趋势展开研究（由于题目本身提供的数据量不足，因此需要自行收集相关资料，这一过程颇为繁琐）。最初考虑采用灰色预测模型或ARIMA时间序列模型进行分析，但在偶然间发现了一款由Facebook开源的强大时间序列预测工具Prophet，其操作简便，因此特意撰写这篇博客，对Prophet的基本原理、安装方法及具体使用方式进行总结。

本文目录

• • • • 一、Prophet算法的核心机制
    • 二、fbprophet库的配置与部署（适用于Python环境）
    • 三、Prophet库的功能应用与操作流程

一、Prophet算法的原理

Prophet是一种依托附加模型进行时间序列数据预测的技术手段。在Facebook的多个应用场景中，该方法被广泛用于生成具备较高可信度的规划与目标设定预测。通常情况下，其预测效果优于其他各类方法。即便面对杂乱无章的数据，也无需人工干预即可得出合理的预测结果。Prophet具备较强的鲁棒性，能够有效应对异常值、缺失数据以及时间序列中出现的剧烈波动，同时为用户提供了丰富的参数调节选项以优化预测结果。该技术可在R