|
Рубрика:
Наука и технологии /
Раздел для научных публикаций
|
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Ильичев В.Ю.,
к.т.н., Калужский филиал ФГОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», patrol8@yandex.ru
Драч В.Е.,
к.т.н., ФГОУ ВО «Сочинский государственный университет», vladimir@drach.pro
Прогнозирование временных рядов
с использованием библиотеки Skforecast для языка Python
Исследование посвящено разработке алгоритма использования библиотеки машинного обучения Skforecast для построения прогноза потребления электрической энергии, а также созданию программы для решения данной задачи и её апробации на реальной базе данных.
Введение
В настоящее время в различных областях науки, техники и бизнеса очень широко используется одно из направлений сферы машинного обучения – прогнозирование будущего тренда временных рядов (изменения каких-либо показателей с течением времени) на основе анализа их поведения в прошлом с использованием так называемых «исторических данных» [1].
Наиболее яркими примерами таких временных рядов является изменение котировок акций или валютных пар, объёмов продаж продукции и прочих экономических показателей. В технике же таким образом можно предсказывать изменение каких-либо характеристик объектов с течением времени, – например, скорости и направления движения летательного аппарата.
.
<...>
Ключевые слова: машинное обучение, база данных, временной ряд, прогнозирование, язык Python, библиотека Skforecast, потребление электроэнергии
Полную версию статьи читайте в журнале
Купите в Интернет-магазине
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Прогнозирование временных рядов с использованием библиотеки Skforecast для языка Python
