Howtosignalprocessing
Arima, kependekan dari 'autoregresif terintegrasi bergerak rata -rata', adalah algoritma peramalan berdasarkan gagasan bahwa informasi dalam nilai -nilai masa lalu dari rangkaian waktu sendiri dapat digunakan untuk memprediksi nilai -nilai masa depan di masa depan.
- Apa itu model prakiraan arima?
- Apakah Arima bagus untuk peramalan?
- Apakah Arima lebih baik dari LSTM?
- Untuk apa Arima digunakan?
Apa itu model prakiraan arima?
Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) memprediksi nilai masa depan berdasarkan nilai masa lalu. Arima memanfaatkan rata -rata bergerak tertinggal untuk menghaluskan data seri waktu. Mereka banyak digunakan dalam analisis teknis untuk memperkirakan harga keamanan di masa depan.
Apakah Arima bagus untuk peramalan?
Ini banyak digunakan dalam peramalan permintaan, seperti dalam menentukan permintaan di masa depan dalam pembuatan makanan. Itu karena model ini memberi para manajer pedoman yang dapat diandalkan dalam membuat keputusan yang terkait dengan rantai pasokan. Model Arima juga dapat digunakan untuk memprediksi harga saham Anda di masa depan berdasarkan harga masa lalu.
Apakah Arima lebih baik dari LSTM?
Perbandingan model dibuat dengan membandingkan nilai kesalahan mape. Saat memprediksi 30 hari, Arima sekitar 3.4 kali lebih baik dari LSTM.
Untuk apa Arima digunakan?
Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) menggunakan data seri waktu dan analisis statistik untuk menafsirkan data dan membuat prediksi di masa depan. Model ARIMA bertujuan untuk menjelaskan data dengan menggunakan data deret waktu pada nilai -nilai masa lalu dan menggunakan regresi linier untuk membuat prediksi.
