C# で独自の ARIMA モデルを実装しようとしています。現時点では、「最適なモデル」選択コードを使用する必要はありません。ARIMA(p,d,q) のように、必要なモデルを指定するだけで済みます。
これまで、勾配降下法を使用して自己回帰係数を学習する自己回帰法を作成しましたが、この方法が MA モデル係数の決定に必ずしも適しているとは限らないことを読みました。読んで理解する前の私自身の試みでは、非常に急速に分岐するモデルになってしまいました。初期化と学習率で何か間違ったことをしている可能性がありますが、これはとにかく私の質問につながります。
実際の疑似コード ARIMA アルゴリズムの優れたリソースを知っている人はいますか? それとも、このテーマについて読むべきアルゴリズムに関する良い本でしょうか?
MA モデルで機能する、あなたが知っている優れた学習率選択方法はありますか?
ARIMA の考え方は理解できますが、よくわからないのは、MA モデルの係数を本質的に決定するためにどの方法を使用するかです。私はこれに関する多くの出版物を読みましたが、ほとんどの人はこれをすべて事前に作成してRまたは他のサードパーティツールを使用しているようで、自分でプログラムしたいと思っています.