最后一步呢,就是把季节指数反算进去,求得季节性调整后的预测,亦即我们最终需要的预测。这是拿线性预测(第⑤列)跟季节指数(第②列)相乘。比如第14期的最终预测就是235*0.93=218。 表2:预测趋势和季节性并存的情况 看到这里,有些人或许或问,现在的产品生命周期都这么短,哪能有两年、三年、四年的需求历史,让...
“风顺”本质上是次季节AI大模型,它的诞生标志着AI大模型也可用于预测时长超过15天的次季节尺度。然而,简单的沿着天气预报大模型的思路延长预报时长并不能带来超过传统数值预报模式的技巧提升,这意味着将AI大模型应用于次季节气候预测领域存在诸多技术难题。 ...
正如在之前从滑动窗口中观察到的,在我们的时间序列中有一个季节模式。因此应该采用差分方法来去除时间序列中潜在的季节或周期模式。由于样本数据集具有12个月的季节性,我使用了365个滞后差值: AI检测代码解析 df_365lag = df - df.shift(365) analyze_stationarity(df_365lag['temp'].dropna(), '12 lag diffe...
去季节化方案,Deaseasonalized,该方案与前几种不同的在于,他试图找到数据之间的规律与趋势,通过趋势与重新季节化得到一个合理的预测结果。 所以我们使用 “去季节化” 这种方案的准确步骤为:去季节化->预测->季节化 所以我们如果想要通过该方法预测数据,则我们需要得到 ,即季节化模型。 下面我们通过一个案例来得到...
季节分析预测一般采用时间数列分解预测法。时间数列分解预测法是将影响现象发展过程的各因素，以模型法进行分解，并加以量度，以便预测各具体因素受其他因素影响未来可能出现的值。2 季节分析预测法 时间数列的影响因素有四种：长期趋势因素T、循环变动因素C、季节变动因素S、不规则变动因素I。这四种因素对时间数列的影响...
预测分析之季节预测法 第一节季节预测法概述 一、季节变动因子 季节变动预测法是对包含季节变动的时间序列进行预测的专门方法。为此首先要研究时间序列中的季节变动规律。季节变动是指某些社会经济现象由于受自然条件或社会因素的影响，在一年或更短的时间内，随着时序的变化而引起的有规律的变动。比较典型的例子是农业...
1、第一节 季节预测法概述 一、季节变动因子 季节变动预测法是对包含季节变动的时间序列进行预测的专门方法。为此首先要研究时间序列中的季节变动规律。 季节变动是指某些社会经济现象由于受自然条件或社会因素的影响,在一年或更短的时间内,随着时序的变化而引起的有规律的变动。比较典型的例子是农业生产。 季节变动...
③将月度的季节指标加总,以由计算误差导致的值去除理论加总值,得到一个校正系数,并以该校正系数乘以季节性指标从而获得调整后季节性指标。④求预测模型,如果欲求下一年度的预测值,可简单地延长趋势线即可,若要求各月的预测值,只需以趋势值乘以各月份的季节性指标即可求得未来各月的预测值。
计算季节指数:通过计算各季节的平均值,与整体平均销售量进行比率比较,得到季节指数。 预测未来值:利用季节指数对未来进行预测。 接下来,我们将通过一个示例来展示这一过程。 代码示例:季节指数预测模型 首先,我们需要导入必要的库,并假设我们已经有了某个产品的历史销售数据。