2001 年から 2016 年までの (車両数の) 16 の値を含む時系列データがあります。基本的な傾向に基づいて、2050 年までの値を予測したかった (これはロングショットです)。
いくつかの調査を行ったところ、HoltWinters や TBATS などの方法で実行できることがわかりましたが、機械学習アルゴリズムを使用するという私自身の計画には合いませんでした。
私はすべての仕事にRを使用しています。ここで、HoltWinters() メソッドを使用した後、forecast() メソッドを使用した後、2050 年までの外挿曲線を取得しましたが、これは 2017 年から 2050 年までの単純な指数曲線であり、わずかな計算で取得できたと思います。
私の質問は 2 つあります。
1) 有意義な外挿を得るには、どのような方法が最適ですか?
2) 現在のアプローチを修正して、より有意義な外挿が得られるようにしますか?
意味のあることで、より現実に近い細部のカーブを表現したい。
どうもありがとう。