“函数及季节成分预测”操作员使用什么时间序列方法?

Tripartio

你好,

“函数及季节成分预测”操作员使用什么时间序列方法?下面是帮助描述的内容:

"该模型包含描述时间序列趋势的多项式函数和描述时间序列季节性影响的具有长度的季节性成分"

这显然既不是ARIMA也不是Holt-Winters(因为它们有单独的操作符)，但这究竟是什么方法，在RapidMiner之外的时间序列分析术语中被理解?这是指数平滑的季节性吗?以下是两种标准的比较方法:

• 维基百科时间序列预测方法列表:https://en.wikipedia.org/wiki/Forecasting#Time_series_methods
• 以下是7种常用方法:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/time-series-forecasting-methods/

我希望你能澄清一下。

问候,

Chitu

tftemme

嗨,正式,

感谢您对RapidMiner中的预测方法感兴趣。正如您正确识别的那样，函数和季节成分预测不是基于时间序列预测的常见标准方法之一。这是我们自己开发的方法(并不是说以前没有人这样做过，只是我们没有使用任何参考来实现它)。

记住，任何基于过去值并试图预测未来值的函数都是一种预测方法。即使一个函数只能预测所有未来的值，它也可以被认为是一种预测方法(尽管不是那么精确，如果它不是预测生命、宇宙和一切最终问题的答案的话)。

函数和季节分量预报结合了两种技术来计算预测的未来值。首先采用分解方法，将输入序列分解为趋势分量和季节分量。然后对趋势分量拟合一个多项式函数(可指定度数)。通过对相应指数值的函数求值，并加上相应季节分量的值，计算出预测的未来值。

您可以使用Forecast Validation操作符评估预测方法的性能。我总是建议基于你使用的预测方法，基于在验证中评估的性能来做决定。

最好的问候,
费边

Tripartio

@tftemme

嗨,费边,

谢谢你详细的回答。

问候,

Chitu