Howtosignalprocessing
Arima, pendek untuk 'purata bergerak bersepadu autoregressive', adalah algoritma ramalan berdasarkan idea bahawa maklumat dalam nilai masa lalu siri masa sahaja boleh digunakan untuk meramalkan nilai masa depan.
- Apakah model ramalan Arima?
- Adakah Arima baik untuk ramalan?
- Adakah Arima lebih baik daripada LSTM?
- Apa yang digunakan oleh Arima?
Apakah model ramalan Arima?
Model Purata Bergerak Bersepadu Autoregressive (ARIMA) meramalkan nilai masa depan berdasarkan nilai masa lalu. Arima menggunakan purata bergerak yang tertinggal untuk melicinkan data siri masa. Mereka digunakan secara meluas dalam analisis teknikal untuk meramalkan harga keselamatan masa depan.
Adakah Arima baik untuk ramalan?
Ia digunakan secara meluas dalam ramalan permintaan, seperti dalam menentukan permintaan masa depan dalam pembuatan makanan. Itu kerana model ini menyediakan pengurus dengan garis panduan yang boleh dipercayai dalam membuat keputusan yang berkaitan dengan rantaian bekalan. Model Arima juga boleh digunakan untuk meramalkan harga masa depan stok anda berdasarkan harga yang lalu.
Adakah Arima lebih baik daripada LSTM?
Perbandingan model dibuat dengan membandingkan nilai ralat MAPE. Semasa meramalkan 30 hari, Arima adalah kira -kira 3.4 kali lebih baik daripada LSTM.
Apa yang digunakan oleh Arima?
Model Purata Bergerak Bersepadu Autoregressive (ARIMA) menggunakan data siri masa dan analisis statistik untuk mentafsirkan data dan membuat ramalan masa depan. Model Arima bertujuan untuk menerangkan data dengan menggunakan data siri masa mengenai nilai masa lalu dan menggunakan regresi linear untuk membuat ramalan.
