Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Машинное обучение, Статистика в IT

В прошлых частях второй главы мы с вами определили оптимальные значения параметров (p, d, q) статистических моделей семейства АРПСС по одноимённой методологии, и выполнили две подходящие модели, включая сезонную модель. В этой, завершающей, части мы будем использовать временной ряд со значениями температуры в качестве сигнала и применим к нему дискретное преобразование Фурье, чтобы выявить сезонные компоненты и разложить их на составляющие гармоники, сумму которых будем использовать в качестве экзогенной переменной. В конце выясним, сможет ли это улучшить точность предсказаний моделей.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro