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飞飞预测算法
在线测试平台

基于新一代时序与特征工程，快速验证预测模型效果。专为数据爱好者、AI 开发者打造的轻量测试工具。

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飞飞预测算法示意
实时预测 · 智能分析

为什么选择飞飞预测？

轻量、高效、可解释，专为算法验证与对比设计。

⚙️
多模型对比

内置 ARIMA、Prophet、LSTM 基线，一键切换对比效果。

📊
实时可视化

测试结果自动生成趋势图、误差分布，直观洞察。

🚀
毫秒级响应

优化推理引擎，小批量数据测试可在 50ms 内完成。

🔐
隐私安全

测试数据仅用于当前会话，不存储，不泄露。

在线测试 · 快速体验

上传或粘贴时间序列数据（CSV 或 JSON），选择算法参数，即可获得预测结果与置信区间。支持样本数据快速填充。

  • 支持 2000 行以内数据实时测试
  • 自动缺失值处理与频率检测
  • 输出 MAE, RMSE, MAPE 指标
  • 一键导出预测结果
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常见问题 · 提问与解答

关于飞飞预测算法在线测试，你可能想了解这些

适用于电商销量预测、库存需求、网站流量、服务器负载等中短期时序预测。算法融合趋势分解与注意力机制，对周期性数据表现优秀。

免费测试支持最多 2000 行、10 个特征维度。如需要更大规模测试，可申请开发者模式（无限制）。

在测试面板中，您可以调整学习率、窗口大小等超参数，并保存每次测试记录。历史结果以图表并排展示，方便对比。

不会。所有上传数据仅在当前内存中完成推理，会话结束后立即清除。您也可以使用内置样例数据测试。

输出 MAE (平均绝对误差)、RMSE (均方根误差)、MAPE (平均绝对百分比误差) 以及预测区间（上界/下界），并提供可视化折线图。
🧠

算法核心

基于深度时序分解 + 多头注意力机制，同时捕捉长期趋势与局部波动。支持自定义季节周期。

算法架构图
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数据要求

推荐输入按时间排序的数值序列，缺失值少于 15%。支持日、周、月粒度。分类特征可自动编码。

数据样例

“飞飞预测算法在内部测试集上相比传统模型误差降低了约 18%，特别适合快速验证思路。”

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陈一飞 · 数据科学团队