Исследование возможностей базисных моделей в рамках задачи прогнозирования временного ряда
Аннотация
Выпускная квалификационная работа выполнена на XX с., 20 рис., 6 табл., 43 источников.
Ключевые слова: временной ряд, базисная модель, прогнозирование, одномерный, многомерный, лучшие модели
Объект исследования: стандартные задачи прогнозирования одномерного и многомерного временного ряда.
Предмет исследования: современные базисные модели в задаче точечного прогнозирования временного ряда.
Цель работы: исследование возможностей современных базисных моделей в задаче точечного прогнозирования одномерного и многомерного временного ряда на эталонных наборах данных.
Проведены независимые исследования возможностей базисных моделей в задаче точечного прогнозирования одномерного и многомерного временного ряда, на начальном этапе применения этих средств к задаче прогнозирования временного ряда.
Модели оценивались по метрикам ошибки MSE и MAE, на основе этих метрик продемонстрирована относительная оценка моделей, выполнены замеры времени на вычисление прогноза по функции %%time.
Предложены новые наборы данных, сформированные из пакета данных, опубликованного в открытом доступе, выявлены проблемы при исследовании базисных моделей, даны рекомендации для проведения новых исследований, определены возможности базисных моделей.
Ключевые слова: временной ряд, базисная модель, прогнозирование, одномерный, многомерный, лучшие модели
Объект исследования: стандартные задачи прогнозирования одномерного и многомерного временного ряда.
Предмет исследования: современные базисные модели в задаче точечного прогнозирования временного ряда.
Цель работы: исследование возможностей современных базисных моделей в задаче точечного прогнозирования одномерного и многомерного временного ряда на эталонных наборах данных.
Проведены независимые исследования возможностей базисных моделей в задаче точечного прогнозирования одномерного и многомерного временного ряда, на начальном этапе применения этих средств к задаче прогнозирования временного ряда.
Модели оценивались по метрикам ошибки MSE и MAE, на основе этих метрик продемонстрирована относительная оценка моделей, выполнены замеры времени на вычисление прогноза по функции %%time.
Предложены новые наборы данных, сформированные из пакета данных, опубликованного в открытом доступе, выявлены проблемы при исследовании базисных моделей, даны рекомендации для проведения новых исследований, определены возможности базисных моделей.