هل نموذج Arima التعلم الآلي؟

2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43

الأساليب الكلاسيكية مثل ETS و أريما يتفوق على التعلم الالي و تعلم عميق طرق للتنبؤ بخطوة واحدة على مجموعات البيانات أحادية المتغير. الأساليب الكلاسيكية مثل Theta و أريما يتفوق على التعلم الالي و تعلم عميق طرق للتنبؤ متعدد الخطوات على مجموعات البيانات أحادية المتغير.

في هذا الصدد ، هل Arima تعلم آلي؟

طرق التنبؤ بالسلاسل الزمنية التقليدية ( أريما ) التركيز على البيانات أحادية المتغير مع العلاقات الخطية والاعتماد الزمني الثابت والمشخص يدويًا. الأساليب الكلاسيكية مثل ETS و أريما يتفوق على التعلم الالي و تعلم عميق طرق للتنبؤ بخطوة واحدة على مجموعات البيانات أحادية المتغير.

قد يتساءل المرء أيضًا ، كيف تصنع نموذجًا Arima؟ نموذج ARIMA - مثال دراسة حالة التصنيع

1. الخطوة 1: رسم بيانات مبيعات الجرار كسلسلة زمنية.
2. الخطوة 2: اختلاف البيانات لجعل البيانات ثابتة على المتوسط (إزالة الاتجاه)
3. الخطوة 3: سجل بيانات التحويل لجعل البيانات ثابتة عند التباين.
4. الخطوة 4: تحويل بيانات سجل الفروق لجعل البيانات ثابتة على كل من المتوسط والتباين.

لتعرف أيضًا ، ما هو نموذج Arima المستخدم؟

متوسط متحرك متكامل الانحدار الذاتي نموذج . ان نموذج ARIMA هي فئة إحصائية عارضات ازياء لتحليل وتوقع بيانات السلاسل الزمنية. إنه يلبي بشكل صريح مجموعة من الهياكل القياسية في بيانات السلاسل الزمنية ، وبالتالي يوفر طريقة بسيطة لكنها قوية لعمل تنبؤات السلاسل الزمنية الماهرة.

ما هو الفرق بين نموذج ARMA و Arima؟

الفرق بين ا نموذج ARMA و أريما يقوم AR (p) بعمل تنبؤات باستخدام القيم السابقة للمتغير التابع. إذا لم يكن هناك اختلاف في النموذج ، ثم يصبح مجرد ملف ARMA . أ نموذج مع د فرق لتناسب و ARMA (ص ، ف) نموذج يسمى عملية ARIMA من أجل (ص ، د ، ف).