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ニューラルネットワークをトレーニングして予測を行うために使用できるダウンロード可能な気象データを探しています。どこで見つけることができますか？基本的に、温度、湿度、風速/風向など、ニューラルネットワークが簡単な予測を行うのに役立つ可能性のあるものすべてです。

データの最初の違いに作用する ARMA モデルが、対応する ARIMA モデルと異なるのはなぜですか?

予測パッケージArima(data,c(5,1,4))と同じです。Arima(diff(data),c(5,0,4))私は望ましい一貫性を得ることができます

しかし、これらのデータの最小 AIC 推定値の所有者は、auto.arima の背後にあるアルゴリズムによって考慮されていないようです。したがって、最初の違いに作用する ARMA(5,4) ではなく、ARMA(3,0) の次善の選択です。関連する質問は、1 つのモデルが他のモデルよりも優れていると考える前に、2 つの AIC 推定値がどの程度異なる必要があるかということです。プログラミングとはほとんど関係がありません。9 つの係数は少し多すぎるかもしれませんが、最小の AIC 保有者を少なくとも考慮/報告する必要があります。 100 回の観測からの予測。

私のRの質問は次のとおりです。

1)ダブルループのベクトル化バージョンなので、高速ですか?

arima(5,1,4)2)データに基づいて行動することが、データarma(5,4)の最初の違いに基づいて行動することと異なるのはなぜですか? 通報するのはどっち？

3) 小さい方が最初になるように AIC 出力を並べ替えるにはどうすればよいですか?

ありがとう。

ARIMA モデルに含まれている定数の標準誤差を手動で計算しようとしています。Box and Jenkins (1994) のテキスト、特にセクション 7.2 を参照しましたが、ここで言及されている方法は、定数ではなく、ARIMA パラメーターのみの分散共分散行列を計算することを理解しています。インターネットで検索してみましたが、定説は見つかりませんでした。Minitab や R などのソフトウェアはこれを計算するので、どのような方法があるのだろうかと考えていました。誰かがこのトピックに関する指針を提供できますか? ありがとう。

DjangoWebサイトに予測情報を表示したいと思っています。私がそれをどのように行うことができるかについて何か考えがありますか？

https://registration.weather.com/ursa/wow/を見ましたが、英語で書かれていて、とにかくフランス語で書くことができませんでした。

libgweatherを見ましたが、あまり役に立ちませんでした。

私がそれをどうやってできるか知っていますか？

ご協力ありがとうございました、

ARIMA モデルを時系列データセットに適用した場合の予測結果を自分自身に説明しようとしています。データはM1-Competitionのもので、シリーズはMNB65です。データを ARIMA(1,0,0) モデルに適合させて予測を取得しようとしています。私はRを使用しています。ここにいくつかの出力スニペットがあります:

いくつかの質問を聞きたいんです：

(1) データセットは明らかな下降傾向を示していますが、このモデルからの予測は上昇傾向にあることをどのように説明すればよいですか? これは ARIMA(2,0,0) でも発生します。これは、auto.arima(予測パッケージ) を使用するデータと ARIMA(1,0,1) モデルに最適な ARIMA 適合です。

(2) ARIMA(1,0,0) モデルの切片値は 12260.298 です。切片は次の式を満たさないはずです: C = mean * (1 - sum(AR coeffs))。この場合、値は である必要があります715.52。ここで基本的な何かが欠けているに違いありません。

(3) これは明らかに非定常平均の系列です。AR(2) モデルが依然として最適なモデルとして選ばれているのはなぜauto.arimaですか? 直感的な説明はありますか？

ありがとう。

主観的な質問で申し訳ありませんが、近い将来、 .NET の開発はどこに向かっているのか知りたいのですが。ASP.NET開発者が増えるのでしょうか、それともSilverlight/WPF && WinForms開発者の需要が増えるのでしょうか?

自分が今何をしているのかわからないので、私の言葉遣いはおかしく聞こえるかもしれません。しかし、真剣に、私は学ぶ必要があります。

私が直面している問題は、ソフトウェア プログラムの動作方法 (つまり、実行時間と最大メモリ使用量) を推定する方法 (モデル) を考え出すことです。私がすでに持っているのは大量のデータです。このデータセットは、プログラムがさまざまな条件下でどのように機能するかの概要を示します。

私はそのようなデータを何千行も持っています。ここで、すべての基準が事前にわかっている場合に、実行時間と最大メモリ使用量を推定 (予測) する方法を知る必要があります。私が必要としているのは、ヒント (上限または範囲) を与える概算です。

私はそれが典型的だと感じていますか？わからない問題。ヒントやアイデア（理論、説明、ウェブページ）、または役立つ可能性のあるものを教えてください。ありがとう！

jQuery と HTML5 は将来のテクノロジーとなるでしょうか? それとも、Silverlight は次期バージョン 5 および 6 でインターネット市場のシェアを独占するのでしょうか?

jQuery や Silverlight に特別な好みがない場合、どちらのテクノロジを選択しても安全だと思いますか?

編集: [ Close ]に投票しないでください。jQuery ではなく Silverlight を選択する、またはその逆を選択するための有効で建設的な回答を探しています。

パネル データに対して HoltWinters プロシージャを実行して、企業のリストの売上予測を作成しようとしています。私のデータ フレームには、「Company」、「Year」、および「Sales」フィールドがあります。このデータ フレームに、HoltWinters を使用して取得した適合売上を示す列を追加することに関心があります。

1 つの会社の場合、HoltWinters を実行するだけなので、演習は簡単です。企業間でループすることで、このアプローチを自分の状況に拡張できますが、ループを回避するソリューションを探しています。

何かご意見は？

現在、英国の MetOffice による予測に大きな「嵐」がかかっています。彼らは穏やかで雨の多い冬を予測しましたが、北アイルランドでは記録的な最低気温が記録されており、通常は 12 月にはめったに見られない雪が地面に積もっています。

それは私が試してみたいものであり、私がそれらを打ち負かすことができると主張しているわけではありませんが、人々が現在取り組んでいるアルゴリズムは何ですか? 彼らはどのデータセットに基づいていますか?

可能性としては、適応度が予測の精度であるニューラル ネットワーク モデリング入力、複雑な数学的モデル、または 1 日予測の方が信頼性が高いという主張を聞いた (証拠は見られませんが) 「昨日と同じ」予測さえ含まれます。 （その後明らかに落ちますが）。

気象センターの開発者や、スーパーコンピューターにアクセスできる開発者から話を聞くのが理想的ですが、アプローチを聞くのは興味深いことです...