有没有办法提高模型的性能或替代方法?

     2023-03-25     62

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【中文标题】有没有办法提高模型的性能或替代方法?【英文标题】:Is there a way to improve the performance of the model or an alternative method? 【发布时间】:2021-12-19 06:29:08 【问题描述】:

数据 - 过去 20 年某个地区的月降雨量。

目标 - 预测未来 2 年。

我使用了 SARIMA 模型,在将其绘制在实际值上之后,拟合模型没有捕捉到数据中的几个高峰。那么有没有一种方法可以改进或替代包括那些峰值,尤其是最后两个高峰。 (我也尝试过 ets,但 SARIMA 更好)。

【问题讨论】:

您可以尝试其他算法,例如 LSTM,也可以包含外生数据。 【参考方案1】:

该模型总体上不错,但没有捕捉到时间序列中的突然变化。 要尝试改进您的模型,您可以:

使用Facebook Prophet。 创建一组时间序列模型(指数平滑、ARIMA、Theta 模型、季节性 Naive),如 Google developers have done。 在较小的地理区域中拆分数据,预测每个降水和reconcile the forecasts。 使用moving block bootstrap 执行引导聚合。这使您可以同时获得集中趋势的度量和预测区间。 考虑是否存在可以考虑的 10 年周期,因为这两个异常值相隔 10 年。请注意,这可能会过度拟合训练数据。

随时分享您的数据,我可以尝试一些解决方案。

【讨论】:

github.com/noob-mun/Data/blob/main/… 是数据。这对我很有帮助,因为我是时间序列预测的新手,不了解这些方法或如何执行它们,但非常渴望学习。

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