На вебинаре рассмотрим:
- Основные свойства временных рядов, такие как тренд, сезонность, автокорреляция и стационарность.
- Регрессионные модели: авторегрессионная модель (AR), сезонная авторегрессионная модель (SAR), модель скользящего среднего (MA) и комбинации этих моделей (ARMA, ARIMA).
Вы научитесь определять порядок модели исходя из свойств временного ряда и проводить предподготовку данных.
В практической части вебинара сделаем систему прогнозирования погоды (средней температуры, количества осадков и т. д.) на основе моделей ARMA, ARIMA и нейронных сетей. Затем оценим качество работы моделей.
Ссылка на трансляцию: https://mailru.zoom.us/j/93667552922
Пройти обучение