#python #time-series
#python #временные ряды
Вопрос:
У меня проблема с временными рядами, основанная на стационарном тестировании, данные необходимо стационаризовать, вот подробности
Мне нужно исключить стационарность из временного тренда для точного обучения и прогнозирования. эта операция привела к масштабированию реальных значений, и прогнозирование было в этом масштабе, так как я могу преобразовать прогнозируемое значение в его реальный масштаб, (Примечание: я использовал ARIMA для прогнозирования и устранения стационарности в соответствии с этим)
DS_log = np.log(DS["Value"])
expwighted_avg = DS_log.ewm(halflife=1).mean()
DS_log_ewma_diff = DS_log - expwighted_avg
затем я отправляю это значение DS_log_ewma_diff в ARIMA.
Комментарии:
1. Добро пожаловать, это ваш первый вопрос. Могу ли я предложить вам отредактировать свой пост и начать с объяснения проблемы, за которым последует все, что вы уже пытались решить, и завершить с вашими ожиданиями. Сфокусируйте каждый вопрос на одной проблеме и предоставьте как можно больше информации, чтобы привлечь своим ответом знающего пользователя.
2. любая помощь, пожалуйста
3. Я дал вам несколько предложений о том, как вы можете улучшить свой вопрос, если вы не отредактируете вопрос и не предоставите больше информации, я сомневаюсь, что вы получите удовлетворительный результат. В нынешнем виде здесь недостаточно, чтобы помочь вам. Пожалуйста, отредактируйте вопрос в соответствии с инструкциями.